微内容推荐路径优化的加速遗传算法研究

发布时间：2018-02-12 07:46

  本文关键词： 微内容 推荐路径 加速遗传算法　出处：《图书情报工作》2013年09期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：指出随着互联网中以用户创造内容为源的微内容规模迅速增长,微内容的去中心化与碎片化等特性使网民获取信息的难度增加。针对微内容推荐同时受到用户主观偏好与用户感知行为影响这一特征,利用加速遗传算法对信息节点相似度的影响因素,从用户行为、内容偏好、社会网络关系三个方面进行有效融合,构建微内容推荐路径模型算法,并证明该算法的可行性和有效性。
[Abstract]:It is pointed out that with the rapid growth of the scale of user-generated content in the Internet, The decentralization and fragmentation of micro-content make it more difficult for Internet users to obtain information. By using accelerated genetic algorithm (AGA) to influence the similarity of information nodes, the micro-content recommendation path model algorithm is constructed from three aspects: user behavior, content preference and social network relationship. The feasibility and effectiveness of the algorithm are proved.
【作者单位】： 国家气象信息中心;
【分类号】：TP393.09;TP18

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1505129