基于用户兴趣反馈的智能合作过滤模型的研究

被引：1

作者：

柯佳 ^{[1
]}

程显毅 ^{[2
]}

李晓薇 ^{[2
]}

机构：

[1] 江苏大学工商管理学院

[2] 江苏大学计算机科学与通信工程学院

来源：

计算机工程与设计 | 2007年 / 07期

关键词：

合作过滤; Agent; 用户兴趣; 机器学习; 共同兴趣模型;

D O I：

10.16208/j.issn1000-7024.2007.07.054

中图分类号：

TP393.02 [];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

随着网络信息资源的迅速增加,如何及时准确地获取所需信息是现代网络信息过滤技术需要解决的主要问题。为了给用户提供更准确的信息,提出了一种基于用户反馈的智能合作过滤模型(Agent collaborative filtering model based on users' feedback,ACFM)和用户兴趣模型,该模型通过隐式反馈和显式反馈这两种用户兴趣反馈学习实现合作过滤。实验结果表明,ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的准确率方面比传统的搜索引擎有明显改善。

引用

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页数：4