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针对传统个性化推荐系统用户兴趣模型创建和更新的不足,无法准确地感知用户特定背景下的语义信息和用户兴趣随着时间的变化,基于用户兴趣本体提出一种新用户兴趣模型,并通过激活扩展理论描述该用户兴趣模型的更新算法。同时,改进了推荐算法,结合协同过滤进行个性化推荐。实验结果表明,该模型能够有效反映用户兴趣,新的推荐算法在MEA、多样性、冷启动处理、稳定性方面都具备很高的性能。 相似文献
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孙多 《数字社区&智能家居》2007,(11):631-632
用户兴趣模型用于描述用户的个人信息、专业背景、偏好倾向和历史行为等,通过这些信息,系统可以发现和预测用户的信息需求,从而对用户进行个性化的信息推荐服务。用户兴趣模型是影响推荐系统服务效率的重要因素,因此针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现中要重点考虑的问题之一。本文从教育网站用户对象特点出发,提出了将用户兴趣分为固定兴趣与临时兴趣相结合的动态模型: 相似文献
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个性化影片推荐服务是解决目前网络视频服务中影片资源迅速增长,用户"信息迷航"的有效方法.针对影片点播应用,给出个性化影片推荐服务系统的架构,根据用户点播历史记录即可实现与用户当前兴趣相关的影片推荐.提出基于本体论的影片模型,该模型有效保存了影片中与用户点播相关的信息,并在此基础上提出新的用户兴趣偏好学习算法,建立用户兴趣偏好模型.实验结果表明,基于影片本体论模型的推荐效果与传统方法相比,具有更高的准确率. 相似文献
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孙多 《数字社区&智能家居》2007,(21)
用户兴趣模型用于描述用户的个人信息、专业背景、偏好倾向和历史行为等,通过这些信息,系统可以发现和预测用户的信息需求,从而对用户进行个性化的信息推荐服务.用户兴趣模型是影响推荐系统服务效率的重要因素,因此针对用户兴趣进行建模是个性化推荐系统实现中要重点考虑的问题之一.本文从教育网站用户对象特点出发,提出了将用户兴趣分为固定兴趣与临时兴趣相结合的动态模型. 相似文献
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文章介绍了电子商务个性化推荐系统,在此基础上提出了一种基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型,并给出了详细的挖掘流程及实现算法. 相似文献
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基于模糊兴趣模型的个性化推荐算法 总被引:5,自引:0,他引:5
论文在分析现有个性化推荐算法的基础之上,针对个性化的本质特点,结合模糊数学的知识,提出了一种个性化模糊兴趣模型,并建立一对应的推荐算法。实验表明,该模型有着简单,方便,快速推荐的特点。 相似文献
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杨静 《电脑与微电子技术》2012,(19):50-53
针对电子商务环境下,客户需求日趋差别化,构建个性化推荐系统,进而阐述该系统的功能及工作流程,并具体分析系统的结构,旨在更为有效地为客户推荐其所需信息。 相似文献
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一个基于VSM的个性化信息推荐系统 总被引:1,自引:0,他引:1
为了帮助用户从Internet上方便地获得信息,针对Proxy用户环境设计了一个信息推荐系统。先通过Proxy日志挖掘获得用户兴趣,再根据向量空间模型为用户生成兴趣特征,并据此对用户进行信息推荐。系统通过服务评估和反馈来保证信息推荐的质量。 相似文献
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目前大多数推荐技术是针对用户单方面兴趣进行的。提出了一种用户多面(multi-faced)兴趣信任度的推荐算法,以适应博客、维客、新闻文章等涉及用户多种兴趣下的推荐。新算法以一种协调的方式将传统的协同过滤算法和基于信任度的推荐算法相结合。实验结果表明,该算法不仅能适应用户多种兴趣下的推荐,而且能有效解决冷启动问题,大大提高了推荐效果。 相似文献
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With the growing popularity of the World Wide Web, large volume of user access data has been gathered automatically by Web servers and stored in Web logs. Discovering and understanding user behavior patterns from log files can provide Web personalized recommendation services. In this paper, a novel clustering method is presented for log files called Clustering large Weblog based on Key Path Model (CWKPM), which is based on user browsing key path model, to get user behavior profiles. Compared with the previous Boolean model, key path model considers the major features of users‘ accessing to the Web: ordinal, contiguous and duplicate. Moreover, for clustering, it has fewer dimensions. The analysis and experiments show that CWKPM is an efficient and effective approach for clustering large and high-dimension Web logs. 相似文献
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Hashtags, terms prefixed by a hash-symbol #, are widely used and inserted anywhere within short messages (tweets) on micro-blogging systems as they present rich sentiment information on topics that people are interested in. In this paper, we focus on the problem of hashtag recommendation considering their personalized and temporal aspects. As far as we know, this is the first work addressing this issue specially to recommend personalized hashtags combining longterm and short-term user interest.We introduce three features to capture personal and temporal user interest: 1) hashtag textual information; 2) user behavior; and 3) time. We offer two recommendation models for comparison: a linearcombined model, and an enhanced session-based temporal graph (STG) model, Topic-STG, considering the features to learn user preferences and subsequently recommend personalized hashtags. Experiments on two real tweet datasets illustrate the effectiveness of the proposed models and algorithms. 相似文献
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针对个性化推荐中的冷启动和用户模型主观个性特征描述不足的问题,提出一种基于用户初始特征模型优化构建的个性化推荐方法.通过对成对比较矩阵构建方法的优化和改进,减少提取主观性权重比较结果时,用户的比较操作次数,通过推导计算得出用户的初始特征模型,并据此完成推荐.通过将该方法应用到周边美食个性化推荐中,验证该方法所建立的初始... 相似文献
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《Expert systems with applications》2014,41(7):3168-3177
User profiling is an important step for solving the problem of personalized news recommendation. Traditional user profiling techniques often construct profiles of users based on static historical data accessed by users. However, due to the frequent updating of news repository, it is possible that a user’s fine-grained reading preference would evolve over time while his/her long-term interest remains stable. Therefore, it is imperative to reason on such preference evaluation for user profiling in news recommenders. Besides, in content-based news recommenders, a user’s preference tends to be stable due to the mechanism of selecting similar content-wise news articles with respect to the user’s profile. To activate users’ reading motivations, a successful recommender needs to introduce “somewhat novel” articles to users.In this paper, we initially provide an experimental study on the evolution of user interests in real-world news recommender systems, and then propose a novel recommendation approach, in which the long-term and short-term reading preferences of users are seamlessly integrated when recommending news items. Given a hierarchy of newly-published news articles, news groups that a user might prefer are differentiated using the long-term profile, and then in each selected news group, a list of news items are chosen as the recommended candidates based on the short-term user profile. We further propose to select news items from the user–item affinity graph using absorbing random walk model to increase the diversity of the recommended news list. Extensive empirical experiments on a collection of news data obtained from various popular news websites demonstrate the effectiveness of our method. 相似文献
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为了解决大数据背景下新用户因没有历史数据而导致推荐难和推荐效率低等问题,提出将基于Mahout的协同过滤算法与基于MapReduce的Top N算法相结合的技术方法,来实现新用户推荐算法,从而构建新用户推荐系统的架构,并对Hadoop Top N算法以及Mahout中协同过滤算法进行设计与实现。理论分析和实验验证表明,该新用户推荐算法在推荐效率、对大规模数据处理的伸缩性以及推荐质量上都明显优于单独使用协同过滤算法的新用户推荐。 相似文献
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分析了现有供暖系统的特点,结合智能家庭的发展趋势及个性化的应用需求提出了一种具有开放式、可扩展特点的新型智能型家庭供暖系统HeatingCare.进而重点研究了家庭暖气控制单元LHA中的供热控制模型及动态调节算法等核心技术.在分析、解决相关关键技术的基础上,最终在eBox与Windows CE构成的平台上成功实现了该嵌入式系统. 相似文献
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研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点.针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了基于用户浏览行为的推荐系统的发展历程.对其关键技术和单一浏览行为量化方法与混合浏览行为量化方法进行总结、对比和分析.最后讨论了结合多源异构数据的浏览行为推荐的最新成果,总结了该领域未来研究难点和发展趋势. 相似文献