10.19734/j.issn.1001-3695.2018.05.0388
面向新闻推荐的用户兴趣模型构建与更新
针对新闻推荐系统中用户兴趣模型构建与用户兴趣漂移问题,提出了一种面向新闻推荐的用户兴趣模型构建与更新方法.首先采用向量空间模型与bisecting K-means聚类算法构建了原始用户兴趣模型;然后以艾宾浩斯遗忘曲线为基础构造了遗忘函数,并以此对用户兴趣模型进行时间加权,从而达到对用户兴趣模型更新的目的.实验以基于用户的协同过滤推荐、基于物品的协同过滤推荐为baseline,实验结果表明所构建的原始用户兴趣模型推荐性能更优,在F值上提升了4%,更新后的模型与原始模型相比F值提高了1.3%.
个性化推荐、向量空间模型、用户兴趣模型、用户兴趣漂移、遗忘函数
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TP391(计算技术、计算机技术)
2020-05-11(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共4页
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