基于用户反馈的智能合作过滤模型的研究

摘要：

为了提供给用户更准确的信息,提出基于用户反馈的智能合作过滤模型和一种基于用户兴趣的动态Q学习算法,并建立用户兴趣模型.通过隐式反馈和显式反馈这2种反馈方式更新用户模型并实现合作过滤.实验结果表明,在输入相同查询提问情况下ACFM在预测用户兴趣的效果和推荐搜索信息的查全率和查准率方面比传统的搜索引擎有明显改善.

关键词：合作过滤、Agent、用户兴趣、Q学习

所属期刊栏目：2

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金60473039

在线出版日期：2007-04-05（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：59-63