| 一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法 |
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| 引用本文： | 赵鹏 蔡庆生 王清毅. 一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法[J]. 微机发展, 2007, 17(1): 4-5 |
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| 作者姓名： | 赵鹏 蔡庆生 王清毅 |
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| 作者单位： | 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室，中国科学技术大学计算机系，中国科学技术大学计算机系 安徽合肥230039，中国科学技术大学计算机系，安徽合肥230027，安徽合肥230027，安徽合肥230027 |
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| 基金项目： | 安徽省自然科学基金项目(2004kj011)，安徽省高校青年教师基金项目(2006jq1040) |
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| 摘 要： | 分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法。该方法可通过文章聚类形成兴趣点。由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法。实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣,提高了文章推荐系统的性能。
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| 关 键 词： | 聚类 复杂网络 推荐系统 用户模型 |
| 文章编号： | 1673-629X(2007)01-0004-02 |
| 修稿时间： | 2006-04-24 |
A Novel Representation of User Profile in Document Recommendation System |
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| ZHAO Peng. A Novel Representation of User Profile in Document Recommendation System[J]. Microcomputer Development, 2007, 17(1): 4-5 |
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| Authors: | ZHAO Peng |
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| Abstract: | After analyzing the disadvantages of the user profile based on keywords vector in the existing document recommendation system,a novel representation of user profile based on clustering was proposed.The representation firstly clustered the documents into clusters.Because of the disadvantage of the traditional partitioned clustering algorithm,a novel document clustering algorithm based on complex networks feature was presented.Experimental results show the representation of user profile proposed can represent user multi-interests better and improves the performance of document recommendation system greatly. |
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| Keywords: | clustering complex networks recommendation system user profile |
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