基于Vague集理论的推荐系统中用户兴趣度的描述

发布时间：2018-04-05 23:00

  本文选题：推荐系统　切入点：Vague集　出处：《系统工程理论与实践》2017年03期

【摘要】：用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题,论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析,提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路.论文定义用户评分,用户注册信息,分享,购买,收藏,浏览时间等六项指标反映用户的兴趣爱好,采用Vague集方法得到了六项指标的取值,利用线性加权的方法得到任一用户对任一属性的Vague兴趣度描述.论文的研究在不确定理论研究推荐算法方面奠定了理论基础,同时也为Vague集理论的研究发现了新的应用背景.
[Abstract]:The description of the user ' s interest degree is the key problem in the recommended input study . By analyzing the complexity and the uncertainty factors existing in the user ' s interest description , the paper puts forward the idea of solving the problem by means of vague set theory . The paper defines six indexes such as user score , user registration information , sharing , purchase , collection , browse time and so on .

【作者单位】： 河南财经政法大学计算机与信息工程学院;河南教育统计数据分析和研究中心;
【基金】：2017年度河南省高校科技创新人才支持计划(17HASTIT018) 河南省哲学社会科学规划项目(2015BJJ076) 2017年度河南省教育厅人文社会科学研究一般项目(2017-ZZJH-020)~~
【分类号】：TP391.3

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本文编号：1716839