一种基于多实例的自适应用户模型

被引：3

作者：

李荣陆

张永奎

不详

机构：

[1] 山西大学计算机科学系

[2] 山西大学计算机科学系太原

[3] 太原

来源：

基金：

山西省归国人员基金;

关键词：

信息过滤; 用户模型; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.03 [];

学科分类号：

摘要：

信息过滤中用户兴趣模型的表示是影响过滤精确度的最重要的因素之一。该文提出了一种基于多实例的自适应用户模型,它在一定程度上抑制了传统用户模型表示中同义现象对系统精确度的影响,并且使用户模型具有了关键词自动扩充和自适应能力。

引用

页码：92 / 93+104 +104

页数：3

共 6 条

[1]

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[2]

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[3]

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[4]

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[5]

Learningandrevisinguserprofiles:theidentifi-cationofinterestingwebsites犤J犦. PazzaniM,BillsusD. Machine Learning . 1997

[6]

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