一种用于文章推荐系统中的用户模型表示方法

摘要：

分析了现有文章推荐系统中基于关键词向量的用户模型表示方法存在的不足,提出了基于聚类兴趣点的用户模型表示方法.该方法可通过文章聚类形成兴趣点.由于传统的基于划分的聚类算法存在的不足,提出了基于复杂网络特征的文章聚类算法.实验结果表明该用户模型的表示方法较好地反映了用户多方面的兴趣,提高了文章推荐系统的性能.

关键词：聚类、复杂网络、推荐系统、用户模型

所属期刊栏目：17

分类号：TP18(自动化基础理论)

资助基金：安徽省自然科学基金004kj011;安徽省高校青年教师科研项目2006jq1040

在线出版日期：2007-03-13（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：4-5,48