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题名个性化信息推荐服务中用户潜在兴趣挖掘研究
被引量：3
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作者
何金晶
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机构
西安电子科技大学经济管理学院
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出处
《现代情报》
CSSCI
2013年第4期7-11,16,共6页
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基金
国家自然科学基金项目"基于社区的P2P信息资源的语义检索策略与模型研究"(项目编号:71003080)的研究成果之一
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文摘
如何准确分析用户行为,向用户提供满意的网页信息,一直以来都是个性化信息推荐系统设计的目标。本文在分析现有个性化信息推荐模型的基础上,针对以往研究在推荐兴趣时仅根据语义相关度进行协助性信息推荐,而忽略用户行为规律所包含的潜在兴趣信息的不足,尝试提出一个结合Web语义挖掘和FP-tree规则发现技术的个性化信息推荐模型。该模型利用本体对语义的明确化描述,在挖掘用户行为信息时获取用户兴趣偏好的语义信息,并利用FP-tree技术根据以获取的语义信息推理出用户兴趣行为模式,从而在信息推荐时不仅能准确理解用户兴趣偏好,也能根据用户潜在兴趣规律,推荐给用户更全面的网页信息。
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关键词
Web语义挖掘
个性化信息推荐
FP-TREE
用户潜在兴趣
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Keywords
Web semantic mining
personalized information recommendation
FP-tree
user potential interested
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分类号
G252.0
[文化科学—图书馆学]
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