基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型

• 作者: 宋章浩 邢玲 马强
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 用户兴趣模型 用户兴趣度 向量空间模型 文本聚类 推荐系统
• 年，卷（期）: 2016,（3）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 661-664,668
• 页数: 5页
• 分类号: TP182
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2016.03.005

摘要

用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心，针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足，提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性，在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户兴趣度，并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制，从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性，将测试结果与 K-means 聚类模型进行比较，证明该模型的推荐准确度有明显提高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢玲	西南科技大学信息工程学院	21	189	6.0	13.0
5	马强	西南科技大学信息工程学院	10	49	3.0	6.0
9	宋章浩	西南科技大学信息工程学院	2	34	2.0	2.0