为了增加个性化推荐系统的推荐质量，加强推荐的弹性范围，系统还允许管理员在个性化推荐模块管理及时修改算法阈值，从而更进一步提供系统的灵活性和扩展性。 2.3 个性化推荐模块 个性化推荐模块遵循入-处理-输出IPO（Input-Process-Output）模式[6]，作为系统的核心部分，主要由数据表述、发现最近邻居和产生推荐数据集[7]3个阶段组成，其基本架构如图2所示。 
（1）数据表述阶段 数据表述阶段最重要的是建立用户兴趣模型。用户兴趣模型建立的第一步是获取用户兴趣数据，目前主要有两种方法。一种是显式获取，即用户主动参与电子商务网站的反馈活动，要求用户中断正常的浏览行为对资源项目进行评分，这是获取用户兴趣最佳的方式，不足之处是，显式获取需要为用户带来了额外的负担，匆忙中填写的反馈信息很大程度上并不能客观地反映用户偏好。另一种是隐式获取，主要是以Web使用挖掘、人工智能和知识发现等理论为基础，利用JavaScript、AJAX等应用技术分析用户的浏览行为，获取用户兴趣偏好并转化为结构化数据的过程，它的优势主要在于整个过程不需要用户的主动参与，不会中断用户正常的浏览行为，也不会给用户带来额外负担，能够得到比显示反馈更丰富的用户偏好信息。因此，这里采用“以显式获取用户兴趣爱好为主，隐式获取为辅，显式和隐式相结合”的混合用户兴趣获取方式[8]，避免了中文分词带来的误差和关键字抽取。将混合方式获得的用户兴趣数据先进行降噪处理，降低噪声对用户兴趣数据的干扰，比如在获取用户在某个页面上停留的时间信息时，可能由于浏览者中途离开而导致数据失效等。为了方便存储和计算，对用户兴趣数据经过降噪处理，转换成相应的用户对资源项目的评分，从而构建了用户兴趣模型。 本文借鉴MovieLens系统的用户评分规则[1]，设定用户显式评分是一个0~5之间的数字，以0.5作为间隔共分为11个档次，表示用户对商品的个性化偏好程度，其转换规则如下。 ①用户u购买了某商品k但未评分，则Ru，k=3.0。 ②用户u对商品k的评分为score，则Ru，k=score。 ③用户点击商品k的次数n与给定的除“0”外的10个分数档对应，则Ru，k=n×0.贴片功率电感器生产厂5，若Ru，k>5.0则Ru，k=5.0。 ④获取时间与推测隐式评分对应关系如下： Ru，k=1 （5≤t<10）2 （5≤t<10）3 （5≤t<10）4 （5≤t<10）5 （5≤t<10） ⑤其他情况下，Ru，k=0。 在一个典型的基于协作过滤技术的个性化推荐系统中，用户兴趣模型通常被表示为一个m×n的用户-项目评估矩阵R，m是用户数，n是项数，rij是第i个用户对第j个项目的评估数值，其具体值由显式和隐式用户兴趣获取的数据转换得来[6]。用户-项目评估矩阵R如表1所示。 
（2）发现最近邻居集阶段 用户兴趣模型建立后，系统根据用户兴趣模型计算每一位用户的用户相似度，通过度量目标用户与所有候选邻居间的相似度，产生基于协作过滤的top-n邻居用户集，然后根据这个邻居用户集，结合协作过滤推荐算法，对用户作出个性化推荐服务和购买建议。其中协作过滤推荐的示意图如图3所示。 
协作过滤算法是目前使用最多、应用最成熟的推荐技术。它的应用前提是：假设存在具有相似兴趣偏好的用户群，每个用户都有与其兴趣偏好相似的邻居用户。预测用户对某一项目的偏好是根据邻居用户的偏好程度计算的，也就是以属性或兴趣相近的用户建议作为个性化推荐的基础。协作过滤算法最大的优势在于不需要分析对象的特征属性，所以对推荐没有特殊要求，能处理非结构化的复杂对象，如音频、视频等[8]。 基于协作过滤推荐的上述优点，本文也采用协作过滤算法产生推荐。协作过滤算法有基于用户（User-based）协作过滤算法和基于项目（Item-based）协作过滤两种[9]。这里分别采用基于用户协作过滤算法和基于项目协作过滤算法两种方式产生推荐。采用余弦相似性算法计算用户相似度，它既可以用于基于用户的协作过滤中，也可以用于基于项目的协作过滤系统中。此方法是将用户评分看作n维向量项目空间上的向量，如果用户对项目没有进行评分，则将评分设置为默认值0，用户间的相似性通过向量间的余弦夹角来度量。余弦值越大表示用户的相似程度越高。设用户i和用户j在n维向量空间上的评分分别表示为向量和，则用户i和用户j之间的相似性sim（i，j）为：
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