本文關鍵詞：移動環(huán)境下基于情境感知的個性化信息推薦，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《情報雜志》 2012年08期

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移動環(huán)境下基于情境感知的個性化信息推薦

   

【摘要】：隨著移動互聯(lián)網的發(fā)展,越來越多的用戶信息獲取過程通過移動終端完成。但當前個性化推薦系統(tǒng)對用戶情境的感知能力不足,缺乏為用戶提供符合當前情境的個性化信息推薦服務。為此,本文提出了基于貝葉斯方法的情境化用戶資源類別偏好學習以及融合該類別偏好的協(xié)同過濾個性化信息推薦。運用貝葉斯方法學習用戶在不同情境下對各資源類別的偏好,然后將該類別偏好與傳統(tǒng)協(xié)同過濾推薦算法相結合,生成符合用戶當前情境的個性化信息推薦。實驗表明本文提出的改進算法可以提高推薦的準確率。

【作者單位】： 武漢大學信息管理學院;
【關鍵詞】：
【基金】： 中國博士后科學基金項目“面向用戶的電子商務搜索引擎信息聚合和可視化建模研究”(編號:20090460988)
【分類號】：TP391.3
【正文快照】：

0引言隨著互聯(lián)網技術的快速發(fā)展,網絡資源總量在以指數級的速度增長,用戶尋找自己需要的資源變得越來越困難。解決該問題的一個辦法就是個性化信息推薦。此外,由于移動終端如智能手機等顯示尺寸和處理能力有限,使上述問題變得更加突出。傳統(tǒng)的推薦算法在推薦過程中僅考慮了用

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