基于用户隐式兴趣模型的信息推荐

发布时间：2018-07-03 07:03

  本文选题：信息推荐 + 个性化推荐　； 参考：《山东大学学报(理学版)》2017年01期

【摘要】：信息推荐技术能够帮助用户从海量网络信息中提取有用信息,因而得到研究者的广泛关注。通过建立用户隐式特征兴趣模型,即将用户-行为矩阵分解为用户-隐式兴趣-行为矩阵,在充分挖掘用户隐式兴趣的基础上,研究并实现了基于隐式特征兴趣模型的协同过滤算法。在Movielens语料集上进行测试的结果表明,隐式特征能够更加精准地表述用户兴趣,有效提升信息推荐性能。
[Abstract]:Information recommendation technology can help users to extract useful information from massive network information, so researchers pay more attention to it. By establishing a user implicit feature interest model, the user-behavior matrix is decomposed into a user-implicit interest behavior matrix, which is based on fully mining the implicit interest of the user. A collaborative filtering algorithm based on implicit feature interest model is studied and implemented. The test results on Movielens corpus show that implicit features can express users' interests more accurately and effectively improve the performance of information recommendation.
【作者单位】： 北京工业大学计算机学院;可信计算北京市重点实验室;桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室;
【基金】：广西高校云计算与复杂系统重点实验室资助项目(15205)
【分类号】：TP391.3

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本文编号：2092835