一种面向个性化服务的无需反例集的用户建模方法

被引：14

作者：

应晓敏

刘明

窦文华

机构：

[1] 国防科技大学计算机学院

来源：

国防科技大学学报 | 2002年 / 03期

关键词：

个性化服务; 用户建模; 遗传算法;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393 [计算机网络];

学科分类号：

081201 ; 1201 ;

摘要：

随着WWW信息的快速增长 ,查找用户感兴趣的信息变得越来越耗时耗力。个性化服务能为不同的用户提供有针对性的服务 ,日益受到研究者的重视。用户建模是实现个性化服务的关键技术。传统的需要正、反例集作为训练例集的用户建模方法容易干扰用户的正常浏览 ,或者由于推断失误而引入噪声。基于遗传算法和k近邻方法提出了一种无需反例集的用户建模方法 ,该方法被应用于个性化信息过滤中。实验结果表明 ,基于无需反例集的用户建模方法的信息过滤算法可以达到 73 91%的过滤率和 94 4 4 %的过滤精度。无需反例集的用户建模方法是一种可行、高效的用户建模方法

引用

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页数：5

共 4 条

[1] 最优特征子集选择问题
陈彬
洪家荣
王亚东
[J]. 计算机学报, 1997, (02) : 133 - 138
[2] 智能优化算法及其应用[M]. 清华大学出版社 , 王凌著, 2001
[3] Machine Learning for User Modeling[J] . Geoffrey I. Webb,Michael J. Pazzani,Daniel Billsus.User Modeling and User-Adapted Interaction . 2001 (1)
[4] Learning and Revising User Profiles: The Identification of Interesting Web Sites[J] . Michael Pazzani,Daniel Billsus.Machine Learning . 1997 (3)

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