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摘要:
传统的基于用户兴趣主题的主题推荐中,由于数据的稀疏性以及对邻域好友之间的影响作用考虑不够深入,推荐的效果不佳.为了丰富目标用户的兴趣集,文章在基于本体的基本用户模型之上,引入邻域用户兴趣集,计算更新邻域主题兴趣度,根据获取的目标用户兴趣主题集来进行主题的匹配推荐.最后通过两个不同的数据集对模型进行推荐效果验证,结论表明文章所提出的用户模型的推荐效果是明显要优于传统用户模型.
推荐文章
基于主题模型的法院文本典型案例推荐
主题模型LDA
多粒度文本特征提取
文本相似度
法院判决文本
多指标推荐的全局邻域模型
随机梯度下降法
全局邻域模型
多指标推荐
基于用户偏好优化模型的推荐算法研究
推荐算法
Slope One
用户偏好
评分预测
基于置信用户偏好模型的电视推荐系统
置信用户
电视推荐系统
节目特征向量空间
用户偏好
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于邻域用户模型的主题推荐研究
来源期刊 生产力研究 学科 经济
关键词 用户模型 本体 邻域用户模型 协同过滤
年,卷(期) 2017,(11) 所属期刊栏目 专题研究
研究方向 页码范围 108-111
页数 4页 分类号 F062.5
字数 3879字 语种 中文
DOI
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 余福茂 杭州电子科技大学管理学院 28 341 9.0 17.0
2 胡亚兰 杭州电子科技大学管理学院 1 0 0.0 0.0
3 林娜 杭州电子科技大学管理学院 4 3 1.0 1.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
用户模型
本体
邻域用户模型
协同过滤
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
生产力研究
月刊
1004-2768
14-1145/F
16开
山西省太原市水西关街26号(山西经济日报社6层)
22-102
1986
chi
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