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基于用户行为分析的自适应新闻推荐模型
被引:9
作者
:
高琳琦
论文数:
0
引用数:
0
h-index:
0
机构:
天津师范大学管理学院
高琳琦
机构
:
[1]
天津师范大学管理学院
来源
:
图书情报工作
|
2007年
/ 06期
关键词
:
用户行为;
需求偏好;
个性化推荐;
学习策略;
D O I
:
暂无
中图分类号
:
TP393.092 [];
学科分类号
:
摘要
:
针对新闻浏览者的偏好易变等特点,通过度量在线用户的点击和阅读行为,依据其不同的阅读策略类型,分析其页面偏好,并综合各页面偏好和新闻偏好,以关键字偏好表的形式表示;然后设计自适应的评分推荐机制,动态地分析用户兴趣及其转移;设计学习机制,根据用户实际阅读的新闻,调整其关键字偏好,并采用模糊相似度来分析用户偏好结构与新闻结构的相似性,从而产生推荐。实验表明,所构造的模型能够提供良好的个性化新闻推荐服务。
引用
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页码:77 / 80+71 +71
页数:5
相关论文
共 3 条
[1]
基于顾客行为的产品推荐方法
高琳琦
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机构:
天津师范大学管理学院
高琳琦
李龙洙
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机构:
天津师范大学管理学院
李龙洙
不详
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机构:
天津师范大学管理学院
不详
[J].
计算机工程与应用 ,
2005,
(03)
: 188
-
190
[2]
个性化推荐系统用户建模技术综述[J]. 吴丽花,刘鲁.情报学报. 2006 (01)
[3]
Learning User Similarity and Rating Style for Collaborative Recommendation[J] . Kwok-Wai Cheung,Lily F. Tian.Information Retrieval . 2004 (3)
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[1]
基于顾客行为的产品推荐方法
高琳琦
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机构:
天津师范大学管理学院
李龙洙
不详
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机构:
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不详
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计算机工程与应用 ,
2005,
(03)
: 188
-
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个性化推荐系统用户建模技术综述[J]. 吴丽花,刘鲁.情报学报. 2006 (01)
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