基于We b 2．0用户个性化推荐系统分析 (2014年)

为实现用户个性化服务，理解用户兴趣爱好．通过建立用户兴趣模型和推荐库，采用用户兴趣行为描述、重排序算法以及用户反馈算法，分析基于Web2．0用户个性化推荐系统，以提高推荐结果的准确性。