基于用户关注度的个性化推荐系统研究

• 作者: 石松芳 黄丽
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 个性化推荐 用户关注度 信息数据
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 软件设计与开发
• 页码范围: 90-92
• 页数: 3页
• 分类号: TP319
• 字数: 2106字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.172779

摘要

传统推荐系统存在不以用户关注度为导向、推荐信息分散、推荐效率低等弊端,针对该问题,通过深入挖掘用户的关注度特征及浏览行为特征,分析用户的潜在需求,以此为基础,综合基于类别关注度的信息推荐、基于主题词的长期关注度推荐以及基于协同过滤的个性化推荐算法,采用模块化的设计方法,提出一种基于用户关注度的个性化推荐系统.实践应用表明,该系统能够帮助用户从海量信息中快速、准确地找到自己关注的内容,对互联网个性化信息服务具有一定的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄丽	武汉外语外事职业学院信息工程学部	4	3	1.0	1.0
2	石松芳	武汉外语外事职业学院信息工程学部	2	3	1.0	1.0