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基于用戶興趣反饋的智能合作過濾模型的研究

發(fā)布時間:2018-05-01 02:01

  本文選題:合作過濾 + Agent。 參考:《計算機工程與設計》2007年07期


【摘要】:隨著網(wǎng)絡信息資源的迅速增加,如何及時準確地獲取所需信息是現(xiàn)代網(wǎng)絡信息過濾技術需要解決的主要問題。為了給用戶提供更準確的信息,提出了一種基于用戶反饋的智能合作過濾模型(Agent collaborative filtering model based on users' feedback,ACFM)和用戶興趣模型,該模型通過隱式反饋和顯式反饋這兩種用戶興趣反饋學習實現(xiàn)合作過濾。實驗結(jié)果表明,ACFM在預測用戶興趣的效果和推薦搜索信息的準確率方面比傳統(tǒng)的搜索引擎有明顯改善。
[Abstract]:With the rapid increase of network information resources, how to obtain the required information in time and accurately is the main problem that needs to be solved by modern network information filtering technology. In order to provide users with more accurate information, an intelligent cooperative filtering model based on user feedback (collaborative filtering model based on users' feedback ACFM) and user interest model is proposed. The model implements cooperative filtering through implicit feedback and explicit feedback. The experimental results show that ACFM is better than the traditional search engine in predicting the interest of users and the accuracy of recommending search information.
【作者單位】: 江蘇大學工商管理學院 江蘇大學計算機科學與通信工程學院 江蘇大學計算機科學與通信工程學院
【基金】:國家自然科學基金項目(60473039) 江蘇大學教改基金項目。
【分類號】:TP393.02

【參考文獻】

相關期刊論文 前3條

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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9 張俐,李星,陸大,

本文編號:1827211


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