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基于情境感知的用户个性化兴趣建模
基于情境感知的用户个性化兴趣建模
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基于情境感知的用户个性化兴趣建模
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论文研究-基于情境感知的用户个性化兴趣建模.pdf
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用户兴趣模型作为个性化信息推送的基础和核心,其性能的好坏直接关系到个性化推送服务的质量,如何全面了解用户动态的兴趣需求并及时为用户提供其实时有效的兴趣,是目前用户兴趣模型研究的热点问题。主要利用情境感知、用户行为等多维因素建立一种M-C-W用户兴趣模型,提出结合用户显式和隐式兴趣度的计算,挖掘出用户显式兴趣和隐式兴趣的关联性,实现多维动态情境兴趣的结合。通过多角度综合计算用户的兴趣度,实时而准确地
基于语义的个性化用户兴趣模型
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5星 · 资源好评率100%
探讨了主动服务和个性化服务,给出了以主要特征词描述语义的用户访问历史的表示方法,建立了动态的用 户兴趣模型。用户的兴趣模型表示为二层,上层是基于类兴趣的用户模型,下层是基于主要特征词兴趣的类模型。上 层描述用户对各个类的兴趣度,下层描述用户对各类中的主要特征词的兴趣度。在建模过程中,通过启发式规则限制 模型维度,通过行权重实现最近最新优先。
论文研究-基于加权语义网和有效信息的个性化用户兴趣建模.pdf
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为了提高个性化用户兴趣建模的准确率,对用户建模过程进行了优化。在计算文档相似度时,综合考虑特征词的语义关系以及在文档中的分布情况,引入加权语义网,提高了文档相似度计算精度;在计算兴趣度权值时,引入有效信息的概念及量化方法,以解决用户兴趣类权值计算过于主观的问题,并提出具体权值算法,提高了权值计算的准确性。实验结果表明,改进的方法在用户兴趣聚类和兴趣类别权值计算的准确率上都较以往方法有较大提高。
基于潜在兴趣语义描述的门户个性化兴趣建模 (2008年)
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日益丰富的门户个性化服务为兴趣建模提出了在描述以及扩展方面更高的要求。提出一种基于潜在兴趣语义描述的门户个性化兴趣模型( PIM-LISD,Personalization Inter-est Model based on Latent Interest Semantic Description),遵循有限混合模型理论,融入了隐式获取的门户个性化兴趣语义以及潜在兴趣语义关联描述。通过合理选取不同先验
基于情境建模和卷积神经网络的微波个性化推荐模型
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微博的个性化推荐对于提升用户体验和帮助用户及时、准确地获取信息具有重要意义。在分析微博用户行为模式的基础上,提岀一种基于情景建模和卷积神经网络的微博个性化推荐模型。从时间和地域两个维度对用户进行情景建模,提取用户的时间情景模式和地域情景模式,同时给岀情景模式相似度计算方法,对用户的情景模式进行扩展,捕捉用户感兴趣的情景模式倾向,在此基础上建立用户仚性化情景模式库,采用卷积神经网络构建个性化微博推荐
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论文研究-基于Petri网的情境感知系统建模与仿真.pdf
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情境感知系统对情境信息的利用程度在不断提高,对服务的多样性提出了更高要求,但是传统的情境感知系统的建模方法难以满足对系统动态描述和模拟的需求。通过对传统的Petri网进行扩展,提出了情境感知系统的赋时着色...
基于大数据网络用户兴趣个性化推荐模型分析
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针对传统分析方法受噪声和人为因素影响而造成分析结果较差的问题,我们提出了一种基于大数据的社交网络用户兴趣个性化推荐模型。在矢量空间模型的基础上,分析了用户兴趣推荐模型结构及其与周围模型的交互关系,划分了服务器网络部署模块,设计了运行模型网络结构。通过MapReduce模型将任务分布到分布式计算机集群中,用以构建用户感兴趣的个性化推荐模型。利用大数据双层关联规则数据挖掘技术获取用户感兴趣的网
基于用户兴趣图谱的个性化推荐系统设计 (2014年)
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借鉴Web2.0、社交网络、复杂网络、本体论和云计算等理论,设计了基于用户兴趣图谱的个性化推荐系统结构,阐明了基于用户兴趣图谱的推荐原理,提出了用户兴趣图谱生成与集成方法,以及用户兴趣图谱的动态演化与反馈机制,提高了推荐系统的推荐质量和精度。
基于解耦长短期兴趣的用户兴趣建模方法
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建模用户的长期和短期兴趣对于准确的推荐至关重要。然而,由于没有手动标注用户兴趣的标签,现有方法总是遵循将这两个方面纠缠在一起的范式,这可能导致推荐准确性和可解释性较差。在本文中,为了解决这个问题,我们提出了一个对比学习框架,以将推荐的长期和短期兴趣(CLSR)与自我监督分开。具体来说,我们首先提出了两个独立的编码器来独立捕获不同时间尺度的用户兴趣。然后,我们从交互序列中提取长期和短期兴趣代理,作为
基于用户兴趣的个性化信息检索方法 (2006年)
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目前检索工具的设计大多面向所有用户,而不考虑用户个人的兴趣,导致查准率较低。由此提出一种基于用户兴趣的个性化检索方法。该方法利用ODP,把用户的兴趣映射到一个树形结构上,当用户提出查询时,根据用户的兴趣为其提供相应的检索结果。考虑到人类大脑周期性衰减的生理特点,使用户特征文件随时间动态更新。实验结果表明,所提出的方法能够基于用户兴趣实现信息的个性化推荐,从而更好地满足用户的需求。
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论文研究-基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型.pdf
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论文研究-基于情境化用户偏好的协同过滤推荐模型.pdf, 协同过滤推荐是目前个性化推荐系统中使用最为广泛的方法.然而,传统协同过滤推荐一方面仅根据用户对项目的评分来...
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基于用户兴趣偏好模型的个性化搜索算法,张跃火,梁山,传统信息检索技术满足了人们一定的需要,但由于其通用的性质,仍然不能满足不同背景、不同目的和不同时期的查询请求。论文提出一
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