基于搜索结果的个性化推荐系统研究

• 作者: 卫琳
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 关键词: 搜索结果 聚类 个性化推荐 概率模型
• 年，卷（期）: 2007,（9）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 65-67,70
• 页数: 4页
• 分类号: TP311
• 字数: 3408字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.09.020

摘要

搜索引擎返回的信息太多且不能根据用户的兴趣提供检索结果,使得用户使用搜索引擎难以用简便的方式找到感兴趣的文档.个性化推荐是一种旨在减轻用户在信息检索方面负担的有效方法.文中把内容过滤技术和文档聚类技术相结合,实现了一个基于搜索结果的个性化推荐系统,以聚类的方法自动组织搜索结果,主动推荐用户感兴趣的文档.通过建立用户概率兴趣模型,对搜索结果STC聚类的基础上进行内容过滤.实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	卫琳	郑州大学升达经贸管理学院	55	433	12.0	18.0