个性化推荐系统中的用户建模及特征选择

• 作者: 林霜梅 汪更生 陈弈秋
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 用户模型 特征选择 动态更新
• 年，卷（期）: 2007,（17）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 196-198,230
• 页数: 4页
• 分类号: TP18
• 字数: 3724字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.17.067

摘要

提出了一种基于向量空间模型的用户模型表示及其动态学习算法,研究了用户建模中的特征选择,提出了一种根据词性标注信息将词频法和TFIDF方法相结合的特征选择方法.实验结果表明这种动态学习算法能实时捕捉并记录用户最新的兴趣需求,从而准确地推荐出符合用户兴趣的信息,同时这种基于词性标注的组合特征选择方法的效果好于单独使用词频法或TFIDF方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林霜梅	上海交通大学软件学院数字家电实验室	1	157	1.0	1.0
2	汪更生	上海交通大学软件学院数字家电实验室	1	157	1.0	1.0
3	陈弈秋	上海交通大学软件学院数字家电实验室	1	157	1.0	1.0