面向浏览者的图像推荐模型

摘要：

要求互联网中的浏览者为每一幅图像表示其反馈是困难的,需要通过分析测览者的行为,隐式地获取其评价.通过对浏览者的阅读、收藏和下载等行为的分析,度量用户对图像的关注度,以此作为用户反馈,分析其关键字偏好和图像特征偏好,进一步设计了用户偏好的遗忘策略和学习策略,实现用户偏好的动态更新,通过关键字相似性分析和图像特征相似性分析两方面,为用户选择推荐的图像.以准确度和召回度作为评价标准,实验表明,所提出的方法具有较高的性能.

关键词：个性化推荐、用户偏好、遗忘策略、学习策略

所属期刊栏目：32

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：天津师范大学教育科学研究基金项目52WT1114;天津市应用基础及前沿技术研究计划项目10JCYBJC26600

在线出版日期：2013-01-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：643-647