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摘要:
传统的协同过滤推荐方法是以精确的价值函数和准确的数据来对用户行为兴趣进行描述,进而提取用户的兴趣.而现实生活中用户的行为兴趣多是不精确、模糊的,甚至用户自己也难以描述刻画.通过模糊集合的理论方法度量用户兴趣在兴趣类别上的不确定性程度,提出用户的兴趣因子单位评分稳定度的定义;基于兴趣因子单位评分稳定度给出一种用户不确定性兴趣的发现方法,提出新的兴趣评分预测算法.实验验证了基于模糊集的兴趣发现方法在探索用户新兴趣方面具有有效性.
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文献信息
篇名 基于模糊集的兴趣发现新方法
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 模糊集 兴趣类别 兴趣因子单位 评分稳定度
年,卷(期) 2016,(3) 所属期刊栏目 基金项目论文
研究方向 页码范围 4-8
页数 5页 分类号 TP3-0
字数 4029字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2016.03.002
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 贾俊芳 山西大同大学数学与计算机科学学院 10 45 3.0 6.0
2 王秀义 山西大同大学数学与计算机科学学院 6 41 4.0 6.0
3 郑建新 山西大学计算机与信息技术学院 1 3 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
模糊集
兴趣类别
兴趣因子单位
评分稳定度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
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