基于用户反馈的智能合作过滤模型的研究

• 作者: 李晓薇 柯佳 程显毅
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 合作过滤 Agent 用户兴趣 Q学习
• 年，卷（期）: 2007,（1）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 59-63
• 页数: 5页
• 分类号: TP311
• 字数: 4413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.2007.01.008

摘要

为了提供给用户更准确的信息,提出基于用户反馈的智能合作过滤模型和一种基于用户兴趣的动态Q学习算法,并建立用户兴趣模型.通过隐式反馈和显式反馈这2种反馈方式更新用户模型并实现合作过滤.实验结果表明,在输入相同查询提问情况下ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的查全率和查准率方面比传统的搜索引擎有明显改善.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程显毅	江苏大学计算机科学与通信工程学院	75	491	11.0	16.0
2	柯佳	江苏大学工商管理学院	19	89	5.0	9.0
6	李晓薇	江苏大学计算机科学与通信工程学院	5	15	2.0	3.0