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  本文選題：林產(chǎn)品　切入點：貿(mào)易信息網(wǎng)站　出處：《計算機工程與科學》2013年05期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：根據(jù)林產(chǎn)品貿(mào)易信息的特點,利用一種復合關鍵詞向量空間模型來表示林產(chǎn)品貿(mào)易信息網(wǎng)站的用戶興趣模型:向量空間中的每一個復合關鍵詞包括供求分類、林產(chǎn)品名稱和產(chǎn)地三個關鍵詞以及林產(chǎn)品的規(guī)格、價格范圍和公司名稱集合等信息,每一個復合關鍵詞均擁有一個用戶的感興趣度值。利用用戶的瀏覽、注冊、發(fā)布信息等行為以及引入興趣度值的遺忘因子,為用戶興趣模型提供了學習和更新方法。通過引入用戶的短期興趣集合,使得興趣模型得以體現(xiàn)用戶的長期興趣和短期興趣。最后,基于此用戶興趣模型給出了基于內(nèi)容的推薦算法,并通過對比實驗闡明了其優(yōu)勢。
[Abstract]:According to the characteristics of forest product trade information, a compound keyword vector space model is used to represent the user interest model of forest product trade information website: each compound keyword in vector space includes the classification of supply and demand. Forest product name and origin of three keywords, as well as forest product specifications, price range and company name set information, each compound keyword has a user interest value. The behavior of publishing information and the forgetting factor of introducing interest value provide learning and updating method for user interest model. Finally, based on this model, a content-based recommendation algorithm is proposed, and its advantages are illustrated through comparative experiments.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學信息學院;國家林業(yè)局調(diào)查規(guī)劃設計院;
【基金】：中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金資助項目(BLX200928)
【分類號】：F326.2;F752.6;TP393.092

【參考文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：1607626