结合用户交互行为和资源内容的资源推荐

为了更好地管理任务以及与任务相关的资源,使用户集中注意力在任务本身上,减少用户的交互负担,提出一种基于隐式Dirichlet分配(LDA)模型的任务建模方法.通过将用户的交互行为按时间片进行切分,实现了时间片序列—任务—文件与LDA模型中的文章—主题—单词的对应,经过LDA方法的学习,得到了时间片—任务的概率分布和任务—文件的概率分布;为了对任务模型进行补充,进一步提出了基于资源内容的主题分析方法,并用LDA方法建立了主题模型;最后通过对资源的关联关系分析,实现了一个结合任务模型和主题模型的资源推荐系统.实验结果表明,任务模型能够有效地发现用户的主要任务和主要文件.