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  本文關(guān)鍵詞： 微內(nèi)容 推薦路徑 加速遺傳算法　出處：《圖書情報工作》2013年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：指出隨著互聯(lián)網(wǎng)中以用戶創(chuàng)造內(nèi)容為源的微內(nèi)容規(guī)模迅速增長,微內(nèi)容的去中心化與碎片化等特性使網(wǎng)民獲取信息的難度增加。針對微內(nèi)容推薦同時受到用戶主觀偏好與用戶感知行為影響這一特征,利用加速遺傳算法對信息節(jié)點相似度的影響因素,從用戶行為、內(nèi)容偏好、社會網(wǎng)絡(luò)關(guān)系三個方面進行有效融合,構(gòu)建微內(nèi)容推薦路徑模型算法,并證明該算法的可行性和有效性。
[Abstract]:It is pointed out that with the rapid growth of the scale of user-generated content in the Internet, The decentralization and fragmentation of micro-content make it more difficult for Internet users to obtain information. By using accelerated genetic algorithm (AGA) to influence the similarity of information nodes, the micro-content recommendation path model algorithm is constructed from three aspects: user behavior, content preference and social network relationship. The feasibility and effectiveness of the algorithm are proved.
【作者單位】： 國家氣象信息中心;
【分類號】：TP393.09;TP18

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1505129