结合用户长期兴趣和近期兴趣的个性化推荐模型

• 作者: 陈华月
• 来源期刊: 电脑知识与技术
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 加权关联规则 用户近期兴趣 用户长期兴趣
• 年，卷（期）: 2011,（22）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 5396-5397
• 分类号: TP393
• 字数: 2895字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1009-3044.2011.22.048

摘要

随着信息高速公路的发展和普及,人们被包围在信息的汪洋大海之中.因特网上的信息资源呈指数膨胀,是海量的信息源,其信息组织具有异构的、多元的、分布的等多种特性.因而,能为用户提供有效信息推荐、帮助用户找到所需的有价值信息的个性化推荐系统在Web信息检索领域获得了广泛关注,并且在实际的个性化服务系统中也得到了广泛应用,该文对个性化服务推荐系统体系结构做了一定的研究,提出了一种能区分用户长期兴趣和近期兴趣提供信息推荐的新的个性化推荐模型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈华月	西华师范大学计算机学院	11	52	5.0	7.0