基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型

发布时间：2017-06-11 04:05

  本文关键词：基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户兴趣度,并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制,从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性,将测试结果与K-means聚类模型进行比较,证明该模型的推荐准确度有明显提高。
【作者单位】： 西南科技大学信息工程学院;西南科技大学特殊环境机器人技术四川省重点实验室;
【关键词】： 用户兴趣模型 用户兴趣度 向量空间模型 文本聚类 推荐系统
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61171109) 四川省科技厅应用基础项目(2014JY0215) 四川省重点实验室开放基金项目(13zxtk07)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言近年来,随着因特网的迅猛发展,Web信息呈几何级数增长,人们需要花费大量时间才能找到自己想要的信息,个性化推荐[1~3](personalized recommender)作为信息过滤的重要手段,是解决当前信息过载问题的一种很有效的方法。而用户兴趣模型是个性化推荐系统的核心,一个良好的兴

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  本文关键词：基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：440707