2003-06-27 10:36:36.513
目前已经有一些比较成熟的Internet个性化服务系统，这里分别介绍斯坦福大学的个性化推荐系统Fab、NEC研究院的个性化检索系统Inquirus2和个性化电子商务网站Amazon。
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Fab是斯坦福大学数字图书馆工程的一部分，它采用混合推荐技术向用户推荐感兴趣的页面。Fab的体系结构如图1所示。
Fab主要由三部分组成：收集Agent、中心分发器和选择Agent。每个收集Agent维护一个主题模型，从Web中收集与主题模型匹配的页面，提交给中心分发器；中心分发器维护所有用户的用户模型，根据页面与用户模型的匹配程度向用户推荐页面；每个用户的选择Agent维护包含该用户的用户模型，对中心分发器推荐给用户的页面进行筛选，删去用户已经浏览过的页面，并对每个站点只保留一个推荐页面，而后将经过筛选的页面推荐给用户。这一过程的实质是基于内容的推荐。用户浏览过推荐的页面后，Fab要求用户对推荐的页面进行标注，用户对页面的标注反馈给选择Agent、中心分发器和收集Agent，用于更新用户模型和主题模型。同时，用户评价很高的页面直接推荐给具有相近兴趣的用户，实现合作推荐。
个性化检索系统Inquirus2
Inquirus2是NEC研究院推出的个性化元搜索引擎，其体系结构如图2所示。
与普通的元搜索引擎不同，Inquirus2增加了对用户偏好的描述。用户的信息需求不再仅仅通过用户输入的查询关键词体现，而是通过查询关键词和用户偏好共同体现。用户偏好被分为Topical Relevance (fast)、Personal Homepages、 Research Papers、 Product Reviews、guide FAQ how to、Calls for papers、 Genealogy和ergonomics（参见Inquirus2的网址http://inquirus.nj.nec.com/i2/inq2.pl），每一类偏好对应专门的查询源选择策略、查询关键词修饰策略和排序策略。
查询源选择策略是指对于不同的用户偏好，Inquirus2选择不同的搜索引擎进行搜索，以得到最佳的检索效率。查询关键词修饰策略包含三种方式：第一种方式是利用搜索引擎特定的操作，如一些搜索引擎提供的提高检索效率的技巧；第二种方式是将查询关键词丰富成为查询语句；第三种方式是增加查询词。例如，如果用户查询“Linux”，并选择偏好类为Topical Relevance，则Inquirus2将“Linux”修饰为“What is Linux”或“Linux Links page”进行查询。为保证检索质量，Inquirus2同时按原查询关键词进行检索，按原查询关键词检索的结果和按经修饰的查询关键词检索的结果经整合后提交给用户。
个性化电子商务网站Amazon
Amazon是全球著名的电子商务网站，提供的商品非常丰富，从锅碗瓢盆到大小家电，应有尽有。丰富的商品可以吸引更多的用户，但同时也增加了用户找到感兴趣商品的时间。为了使用户能够直接浏览感兴趣的商品，Amazon推出个性化服务。图3是Amazon为用户Ying Xiaomin定制的个性化页面。
在用户注册以后，Amazon要求用户选择自己感兴趣的商品类别，并提供感兴趣的商品示例，Amazon记录下用户输入的信息。用户再次登录时，Amazon便显示专门为该用