基于Web2.0用户个性化推荐系统分析

• 作者: 连雁平
• 来源期刊: 佛山科学技术学院学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 用户兴趣模型 推荐库 个性化推荐系统
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 信息科学
• 页码范围: 53-56
• 页数: 4页
• 分类号: TP393.4
• 字数: 2861字
• 语种: 中文

摘要

为实现用户个性化服务,理解用户兴趣爱好,通过建立用户兴趣模型和推荐库,采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法,分析基于Web2.0用户个性化推荐系统,以提高推荐结果的准确性.