| 基于用户潜在时效偏好的推荐算法* |
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| 作者姓名： | 邓星 邓珍荣 许亮 朱益利 |
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| 作者单位： | 桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学 计算机科学与工程学院,广西可信软件重点实验室,桂林电子科技大学计算机科学与工程学院,桂林电子科技大学 计算机科学与工程学院 |
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| 基金项目： | 广西自然科学(2013GXNSFAA019350);2014年度广西高校科学技术研究项目(LX2014149);桂林电子科技大学研究生创新项目(GDYCSZ2014870) |
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| 摘 要： | 针对推荐系统中用户兴趣的潜在性以及高时效性业务场景下用户兴趣的不稳定性和时间迁移性进行研究,提出一种基于用户潜在时效偏好的推荐方法。通过深入分析用户的历史行为与用户潜在兴趣的关系,提出基于概率主题模型的用户兴趣挖掘方法,避免了传统推荐方式对用户兴趣潜在性的忽略;同时,基于高时效业务对时间敏感性的考虑,结合隐马尔科夫模型对用户兴趣进行实时捕获,发现用户的兴趣迁移序列,并以此提出基于用户时效偏好的推荐方法。最后通过相关实验验证了所提出方法的可行性。
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| 关 键 词： | 推荐系统 时效偏好 概率主题模型 隐马尔科夫模型 |
| 收稿时间： | 2015-05-10 |
| 修稿时间： | 2016-07-28 |
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