加入时间因素的个性化信息过滤技术

• 作者: 井新 战守义
• 来源期刊: 北京理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化 信息过滤 向量空间模型
• 年，卷（期）: 2005,（9）
• 所属期刊栏目: 信息科学与控制
• 页码范围: 782-785
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 字数: 3639字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0645.2005.09.008

摘要

提出一种加入时间因素的个性化信息过滤技术.在建立用户模型时,根据用户行为动态确定用户兴趣类别的数量并建立(调整)相应兴趣类别的特征向量.通过在表示用户兴趣类别的特征向量中添加时间因素,可以兼顾用户的短期和长期兴趣,跟踪用户的兴趣变迁.在信息过滤时,首先计算文档与用户兴趣类别的相似度,并根据时间参数调整最终得分.本系统每秒钟能学习文档267篇,为402篇文档评分;在召回率为70%时,精确率为57%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	战守义	北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系	116	1210	19.0	29.0
2	井新	北京理工大学信息科学技术学院计算机科学工程系	1	19	1.0	1.0