引入漂移特性的用户兴趣模型优化研究

摘要：

根据用户浏览网页时的操作行为,通过量化的方法建立起用户兴趣模型来反映用户兴趣,从而针对不同用户推荐其可能感兴趣的文章.基于兴趣模型的更新效率问题和用户兴趣的漂移特性,引入兴趣模型的时间分段机制和时间衰减机制,对兴趣模型进行了持续优化.实验表明,优化的兴趣模型在系统性能上有较大的提升,并能较好地反映出用户的兴趣变化,对于用户兴趣的表征更加准确,从而进一步提高了兴趣模型推荐文章的准确率.

关键词：兴趣漂移、用户兴趣模型、时间分段机制、时间衰减机制

所属期刊栏目：28

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2012-10-29（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：30-32