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基于Vague集理论的推荐系统中用户兴趣度的描述
被引：14
作者：
崔春生
[1
,2
]
机构：
[1] 河南财经政法大学计算机与信息工程学院
[2] 河南教育统计数据分析和研究中心
来源：
关键词：
推荐系统;
Vague集;
用户兴趣度;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.3 [检索机];
学科分类号：
摘要：
用户兴趣度的描述是推荐输入研究中的重点问题,论文通过对用户兴趣描述中存在的复杂性和不确定性因素的分析,提出借助Vague集理论解决这一问题难点的思路.论文定义用户评分,用户注册信息,分享,购买,收藏,浏览时间等六项指标反映用户的兴趣爱好,采用Vague集方法得到了六项指标的取值,利用线性加权的方法得到任一用户对任一属性的Vague兴趣度描述.论文的研究在不确定理论研究推荐算法方面奠定了理论基础,同时也为Vague集理论的研究发现了新的应用背景.
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页码：752 / 760
页数：9
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