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摘要:
近几年,随着移动互联网的迅速发展、移动终端计算速度的快速提升、移动操作系统的逐渐统一,移动终端的信息资源数量正呈爆炸性的增长。在移动网络环境下,分析用户的浏览行为,并从中提取相关偏好信息,从而实现向用户推荐个性化的信息服务。
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移动计算
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数据挖掘
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推荐系统
时效偏好
概率主题模型
隐马尔可夫模型
基于数据挖掘的移动用户个性化推荐系统研究与设计
数据挖掘
移动用户
个性化推荐
系统设计
基于用户偏好和可疑度的推荐方法研究
用户偏好
可疑度
时间效应
深度学习
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 移动环境下用户偏好挖掘推荐研究
来源期刊 电脑知识与技术:学术交流 学科 工学
关键词 移动环境 用户偏好 挖掘推荐
年,卷(期) 2016,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 64-65
页数 2页 分类号 TP393
字数 语种
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
移动环境
用户偏好
挖掘推荐
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
电脑知识与技术:学术版
旬刊
1009-3044
34-1205/TP
安徽合肥市濉溪路333号
26-188
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