Entdeckung und Modellierung von Verbraucheremotionen und Surfverhalten
Erstellung einer personalisierten Ontologie
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Heute ist die Welt von Interesse. Die Menge der im Internet verfügbaren Informationen hat erheblich zugenommen. Aber das Sammeln von nützlichen Informationen aus dem Internet hat sich zu einer der schwierigsten Aufgaben im aktuellen Szenario entwickelt. Die Menschen sind an den relevanten Informationen aus dem Internet interessiert. Die Systeme zur Informationsbeschaffung im Internet erfüllen die Anforderungen der Benutzer, indem sie ihre Informationsbedürfnisse erfassen. Aus diesem Grund werden Benutzerprofile zur Beschreibung des Hintergrundwissens der Benutzer erstellt. Die Benutzerprof...
Heute ist die Welt von Interesse. Die Menge der im Internet verfügbaren Informationen hat erheblich zugenommen. Aber das Sammeln von nützlichen Informationen aus dem Internet hat sich zu einer der schwierigsten Aufgaben im aktuellen Szenario entwickelt. Die Menschen sind an den relevanten Informationen aus dem Internet interessiert. Die Systeme zur Informationsbeschaffung im Internet erfüllen die Anforderungen der Benutzer, indem sie ihre Informationsbedürfnisse erfassen. Aus diesem Grund werden Benutzerprofile zur Beschreibung des Hintergrundwissens der Benutzer erstellt. Die Benutzerprofile stellen die Konzeptmodelle dar, die der Benutzer beim Sammeln von Webinformationen besitzt. Unser System nutzt die Ontologie-Fähigkeit der Suchmaschine, um die abgerufenen Informationsinhalte mit den Emotionen und dem Verhalten des Benutzers in Einklang zu bringen und präsentiert Suchfunktionen für eine Webanwendung. Assoziationsregel-Mining wird verwendet, um die Wissensbasis zu clustern und sie in die Webdatenbank zu indexieren. Diese Forschungsarbeit konzentriert sich auf die Erstellung einer auf periodischen Mustern basierenden Webnutzungsontologie unter Verwendung eines semantischen Webnutzungs-Mining-Ansatzes.
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