用户个性化推荐系统的设计与实现
为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类方法建立推荐库.基于从客户端采集的用户兴趣信息建模,以及根据该模型和推荐库的相似度,给用户推荐信息.此外,给出了基于该模型的推荐原型系统的实现,使用查准率来评价该系统.试验结果表明,系统较好地实现了基于用户兴趣来推荐阅读的信息.
个性化服务、推荐系统、兴趣模型、VSM、SVM
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TP311.52(计算技术、计算机技术)
国家科技支撑基金项目2007BAH1B801
2009-12-07(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
4681-4685