本文關(guān)鍵詞：基于混合行為興趣度的用戶興趣模型，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：用戶興趣模型是個性化推薦技術(shù)的基礎(chǔ)與核心,針對現(xiàn)有用戶興趣模型在模型建立階段用戶興趣評價的不足,提出了一種基于混合行為評價興趣度值的方法。突出了用戶閱讀時間的特殊性,在用戶閱讀時間異常的情況下利用其他瀏覽行為來量化用戶興趣度,并結(jié)合用戶的瀏覽內(nèi)容提出了用戶興趣模型的表示和更新機制,從而建立用戶興趣模型。實驗驗證了興趣度度量方法的有效性,將測試結(jié)果與K-means聚類模型進(jìn)行比較,證明該模型的推薦準(zhǔn)確度有明顯提高。
【作者單位】： 西南科技大學(xué)信息工程學(xué)院;西南科技大學(xué)特殊環(huán)境機器人技術(shù)四川省重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 用戶興趣模型 用戶興趣度 向量空間模型 文本聚類 推薦系統(tǒng)
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61171109) 四川省科技廳應(yīng)用基礎(chǔ)項目(2014JY0215) 四川省重點實驗室開放基金項目(13zxtk07)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】： 0引言近年來,隨著因特網(wǎng)的迅猛發(fā)展,Web信息呈幾何級數(shù)增長,人們需要花費大量時間才能找到自己想要的信息,個性化推薦[1~3](personalized recommender)作為信息過濾的重要手段,是解決當(dāng)前信息過載問題的一種很有效的方法。而用戶興趣模型是個性化推薦系統(tǒng)的核心,一個良好的興

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：440707