一种基于上下文信息的个性化推荐模型

• 作者: 王文 王树锋 费贤举
• 来源期刊: 常州工学院学报
• 学科: 工学
• 关键词: 推荐模型 上下文信息 Labeled-LDA算法 kNN算法
• 年，卷（期）: 2014,（2）
• 页码范围: 27-31
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 3998字
• 语种: 中文

摘要

个性化推荐为解决互联网信息过载问题提供了新的思路。为有效地构建用户模型和改进个性化推荐的效果，提出了一种挖掘非结构化文本中上下文信息的新模型，将得到的上下文信息嵌入用户模型信息中，丰富了用户模型。实验结果表明，该模型应用于客户对旅馆评论的上下文数据中，能够大大改善推荐的性能。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王文		20	74	5.0	8.0
2	费贤举	常州工学院计算机信息工程学院	27	167	8.0	12.0
4	王树锋	常州工学院计算机信息工程学院	17	99	6.0	9.0