10.3969/j.issn.1000-7695.2019.07.026
基于模糊概念格的领先用户个性化知识推荐研究
针对创新社区日益增长的海量信息阻碍用户对知识进行有效获取和创造的现状,将模糊形式概念分析(FFCA)理论应用于创新社区领先用户的个性化知识推荐研究.首先识别出创新社区领先用户并对其发帖内容进行文本挖掘,得到用户-知识模糊形式背景,然后构建带有相似度的模糊概念格对用户偏好进行建模,最后基于模糊概念格和协同过滤的推荐算法为领先用户提供个性化知识推荐有序列表.以手机用户创新社区为例,验证基于FFCA的领先用户个性化知识推荐方法有助于满足用户个性化知识需求,促进用户更好地参与社区知识创新.
模糊形式概念分析、知识推荐、领先用户、协同过滤、创新社区
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G203;F224;G301(信息与传播理论)
国家自然科学基金面上项目“跨界融合下企业知识网络的知识配置、整合与创新研究”71571066
2019-05-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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