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基于大模型的服装推荐智能问答系统构建
1
作者 游小荣 李淑芳 邵红燕 《毛纺科技》 北大核心 2025年第5期87-94,共8页
为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针... 为了满足用户对个性化服装推荐的需求,构建了一种基于大模型技术的服装推荐智能问答系统。首先,为提升大模型在服装推荐领域的推理能力,基于fashion-style-instruct数据集对Llama27B、Orca27B和Mistral 7B大模型进行有监督微调,生成针对服装推荐任务的优化模型;其次,对H&M个性化时尚推荐数据集中的部分数据进行向量化处理,并引入检索增强生成技术,以提升模型的准确性与透明度;最后,基于微调和检索增强生成技术设计了一套服装推荐智能问答系统。实验结果表明,相较于未进行微调与检索增强生成技术优化的基准系统,本文所构建的系统在余弦相似度、BLEU及人工评估指标上分别提升了59.74%、103.64%、22.22%;在具体问答案例分析中,本文构建系统在个性化服装推荐智能问答的细节表现上也优于ChatGPT 3.5。本文所构建的系统在服装推荐大模型应用领域具有较高的应用价值和推广潜力。 展开更多
关键词 服装推荐 大模型 个性化 问答系统 检索增强生成
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知识图谱与大语言模型协同的个性化学习推荐 被引量：9
2
作者 张学飞 张丽萍 +2 位作者 闫盛 侯敏 赵宇博 《计算机应用》 北大核心 2025年第3期773-784,共12页
个性化学习推荐是智慧教育领域的重要研究课题,它的核心目标是利用推荐算法和模型为学习者提供与他们的个人学习需求、兴趣、能力和历史相匹配的有效学习资源,从而提高学习者的学习效果。目前的推荐方法存在冷启动、数据稀疏、可解释性... 个性化学习推荐是智慧教育领域的重要研究课题,它的核心目标是利用推荐算法和模型为学习者提供与他们的个人学习需求、兴趣、能力和历史相匹配的有效学习资源,从而提高学习者的学习效果。目前的推荐方法存在冷启动、数据稀疏、可解释性差和过度个性化等问题,而知识图谱与大语言模型的结合为解决上述问题提供了有力支持。首先,对个性化学习推荐的概念、研究现状等内容进行概述;其次,分别讨论知识图谱和大语言模型(LLM)的概念以及在个性化学习推荐中的具体应用;再次,总结知识图谱与LLM在个性化学习推荐中协同应用的方法;最后,展望知识图谱和LLM在个性化学习推荐中的未来发展方向,从而为个性化学习推荐领域的持续发展和创新实践提供借鉴和启示。 展开更多
关键词 知识图谱 大语言模型 个性化学习推荐 推荐算法 学习资源
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大模型驱动的多模态信息生成与信息推荐
3
作者 吴晔 陆俊霖 《河南师范大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期145-151,F0002,共8页
随着人工智能技术的快速发展,大语言模型在多模态信息生成和推荐系统中扮演核心角色.介绍了大模型如何通过跨模态学习,实现文本、图像、音频和视频数据的融合,推动信息生成的自动化和多样化,显著提升内容生成质量.在推荐系统中,大模型... 随着人工智能技术的快速发展,大语言模型在多模态信息生成和推荐系统中扮演核心角色.介绍了大模型如何通过跨模态学习,实现文本、图像、音频和视频数据的融合,推动信息生成的自动化和多样化,显著提升内容生成质量.在推荐系统中,大模型通过嵌入匹配、token表示和直接作为推荐引擎,提升了个性化推荐的精准度和多样性.未来的研究可以聚焦于提升多模态模型的推理能力和生成质量,同时加强数据安全和透明性,进一步拓展大语言模型在信息生成与推荐中的应用潜力. 展开更多
关键词 大语言模型 多模态信息 个性化推荐 智能传播
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融入用户反馈的网络知识社区好友推荐模型构建研究 被引量：1
4
作者 杨瑞仙 楚晨 +1 位作者 金燕 于政杰 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2024年第5期83-94,共12页
[目的/意义]从用户相似度计算和用户反馈双重视角出发,进行高质量用户推荐,有利于提高网络知识社区个性化推荐水平。[方法/过程]首先基于爬虫工具和Python包进行用户属性数据采集和分析,以计算用户之间的背景、社交关系、博文信息的综... [目的/意义]从用户相似度计算和用户反馈双重视角出发,进行高质量用户推荐,有利于提高网络知识社区个性化推荐水平。[方法/过程]首先基于爬虫工具和Python包进行用户属性数据采集和分析,以计算用户之间的背景、社交关系、博文信息的综合相似度;然后再计算用户核心度,基于相似度矩阵和核心用户排名形成待推荐列表;最后引入用户反馈机制,并根据用户的正负反馈结果确定最佳Top-k好友。[结果/结论]融入用户反馈的好友推荐模型能够提高推荐用户的质量,有效地提高好友推荐水平,也验证了好友推荐是一个逐步修复的过程。 展开更多
关键词 网络知识社区 好友推荐 用户相似度 核心度 用户反馈 虚拟社区 个性化推荐 推荐模型
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基于排序学习的推荐算法研究综述 被引量：111
5
作者 黄震华 张佳雯 +2 位作者 田春岐 孙圣力 向阳 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期691-713,共23页
排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型... 排序学习技术尝试用机器学习的方法解决排序问题,已被深入研究并广泛应用于不同的领域,如信息检索、文本挖掘、个性化推荐、生物医学等.将排序学习融入推荐算法中,研究如何整合大量用户和物品的特征,构建更加贴合用户偏好需求的用户模型,以提高推荐算法的性能和用户满意度,成为基于排序学习推荐算法的主要任务.对近些年基于排序学习的推荐算法研究进展进行综述,并对其问题定义、关键技术、效用评价、应用进展等进行概括、比较和分析.最后,对基于排序学习的推荐算法的未来发展趋势进行探讨和展望. 展开更多
关键词 排序学习 推荐算法 机器学习 兴趣模型 个性化服务
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国内数字图书馆个性化服务研究进展:研究力量和知识基础 被引量：31
6
作者 孙雨生 仇蓉蓉 +1 位作者 黄传慧 方芳 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第12期175-182,共8页
以CNKI为数据源,从载文、研究群体及机构、知识基础三方面分析相关文献信息,以揭示国内数字图书馆个性化服务研究进展:用文献计量法进行载文分析,包括文献年代、基金资助与来源期刊;用文献计量法结合社会网络法进行研究群体及研究机构分... 以CNKI为数据源,从载文、研究群体及机构、知识基础三方面分析相关文献信息,以揭示国内数字图书馆个性化服务研究进展:用文献计量法进行载文分析,包括文献年代、基金资助与来源期刊;用文献计量法结合社会网络法进行研究群体及研究机构分析;用文献计量法进行文献被引分析,结合高被引文献内容揭示数字图书馆个性化服务知识基础。 展开更多
关键词 数字图书馆 个性化服务 文献计量 社会网络 个性化检索 个性化推荐 用户建模
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基于内容过滤的个性化搜索算法 被引量：118
7
作者 曾春 邢春晓 周立柱 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期999-1004,共6页
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.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算... 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.提出了一种基于内容过滤的个性化搜索算法.利用领域分类模型上的概率分布表达了用户的兴趣模型,然后给出了相似性计算和用户兴趣模型更新的方法.对比实验表明,概率模型比矢量空间模型更好地表达了用户的兴趣和变化. 展开更多
关键词 个性化搜索算法 内容过滤 用户模型 计算机网络 信息检索 兴趣模型
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基于加权动态兴趣度的微博个性化推荐 被引量：12
8
作者 陶永才 何宗真 +2 位作者 石磊 卫琳 曹仰杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第12期3491-3496,共6页
针对微博信息量大、用户兴趣随时间变化特征,提出一种基于加权动态兴趣度(WDDI)的微博个性化推荐模型。WDDI模型考虑微博转发特征,并引入时间因子,利用微博主题模型基于转发的狄利克雷分配(RT-LDA)对用户微博进行研究,建立用户对主题的... 针对微博信息量大、用户兴趣随时间变化特征,提出一种基于加权动态兴趣度(WDDI)的微博个性化推荐模型。WDDI模型考虑微博转发特征,并引入时间因子,利用微博主题模型基于转发的狄利克雷分配(RT-LDA)对用户微博进行研究,建立用户对主题的个体动态兴趣模型。通过用户与其关注用户的相似度和交互频率获取用户的群体动态兴趣,将用户个体兴趣与群体兴趣加权结合得到加权动态主题兴趣模型。对用户接收的新微博按动态兴趣度降序排列,实现微博动态个性化推荐。实验表明,WDDI模型较之传统推荐模型,在微博服务中能够更准确地反映用户动态兴趣。 展开更多
关键词 加权 主题模型 动态兴趣 个性化推荐
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基于地理-社会关系的多样性与个性化兴趣点推荐 被引量：23
9
作者 孟祥福 张霄雁 +3 位作者 唐延欢 贾迪 齐雪月 毛月 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第11期2574-2590,共17页
当前的兴趣点推荐方法主要侧重于拟合用户-兴趣点评分矩阵来获取用户偏好,进而为用户推荐其满意度高的兴趣点集合.然而,该类方法得到的推荐结果之间通常比较相似,不具有多样性,实际上为用户推荐与其偏好相关但彼此之间又有一定差异性的... 当前的兴趣点推荐方法主要侧重于拟合用户-兴趣点评分矩阵来获取用户偏好,进而为用户推荐其满意度高的兴趣点集合.然而,该类方法得到的推荐结果之间通常比较相似,不具有多样性,实际上为用户推荐与其偏好相关但彼此之间又有一定差异性的兴趣点更有实际意义.针对上述问题,本文提出一种综合考虑兴趣点之间地理关系和社会关系的多样性与个性化推荐方法.首先,将兴趣点之间的地理关系与社会关系相融合,构建了兴趣点的地理-社会关系模型,以此评估兴趣点之间的相关度.然后,在兴趣点相关度矩阵基础上,提出了基于谱聚类的兴趣点多样性划分方法,从而得到若干个具有差异性的兴趣点集合.最后,提出了基于概率因子模型的兴趣点选取与个性化排序方法,从各聚类中选出满足用户偏好的兴趣点构成推荐列表.实验结果表明,本文方法不仅使兴趣点推荐列表具有多样性,同时也具有更高的推荐准确性,从而实现了兴趣点多样性与个性化推荐的有机融合. 展开更多
关键词 地理-社会关系模型 兴趣点推荐 多样性 个性化
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基于标签主题的协同过滤推荐算法研究 被引量：23
10
作者 文俊浩 袁培雷 +2 位作者 曾骏 王喜宾 周魏 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期247-252,258,共7页
传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各... 传统基于标签的推荐算法仅考虑用户的评分信息,导致推荐准确度不高。为解决该问题,提出一种改进的协同过滤推荐算法。对用户-标签矩阵、资源-标签矩阵进行潜在Dirichlet分布建模,发掘推荐系统中的潜在语义主题,从语义层面计算用户对各资源的偏好概率,将计算出的偏好概率与协同过滤算法计算出的资源相似度相结合,预测用户偏好值,实现个性化推荐。在Movielens数据集上的实验结果表明,与传统基于标签的推荐算法相比,该算法能消除标签中存在的同义词、多义词等语义模糊问题,同时提高推荐准确度。 展开更多
关键词 标签主题 协同过滤 潜在Dirichlet分布模型 个性化推荐 相似度
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一种基于用户行为的兴趣度模型 被引量：37
11
作者 王微微 夏秀峰 李晓明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期148-151,199,共5页
个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用。针对现有的用户模型不能根据用户自身兴趣实现推荐的问题,提出了一种基于用户行为的兴趣度模型,分析用户的行为模式,结合用户的浏览内容,发现用户兴趣。在此基础上采用期望最大化算法实... 个性化推荐技术在电子商务系统中得到了广泛应用。针对现有的用户模型不能根据用户自身兴趣实现推荐的问题,提出了一种基于用户行为的兴趣度模型,分析用户的行为模式,结合用户的浏览内容,发现用户兴趣。在此基础上采用期望最大化算法实现用户聚类,将用户划分到对应的簇,创建用户的兴趣度模型,从而向用户进行个性化推荐。实验对比结果表明,该模型能更好地发现用户当前的购买兴趣,从而进一步提高个性化推荐精度和用户满意度。 展开更多
关键词 电子商务 个性化推荐 用户行为 兴趣度模型
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用户个性化推荐系统的设计与实现 被引量：13
12
作者 邵秀丽 乜聚科 +1 位作者 田振雷 侯乐彩 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4681-4685,共5页
为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类... 为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类方法建立推荐库。基于从客户端采集的用户兴趣信息建模,以及根据该模型和推荐库的相似度,给用户推荐信息。此外,给出了基于该模型的推荐原型系统的实现,使用查准率来评价该系统。试验结果表明,系统较好地实现了基于用户兴趣来推荐阅读的信息。 展开更多
关键词 个性化服务 推荐系统 兴趣模型 VSM SVM
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基于网络访问行为的混合阶Markov预测模型 被引量：10
13
作者 叶海琴 石磊 王意锋 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第2期333-336,共4页
随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。无论是Markov模型还是其任何一种变种,高阶模型具有较好的预测性能。然而,高阶模型通常有较高的状态空间复杂... 随着WWW的迅速发展和网络用户的急剧增加,准确预测Web用户的访问行为对减小用户的感知延时,实现个性化推荐等具有重要的作用。无论是Markov模型还是其任何一种变种,高阶模型具有较好的预测性能。然而,高阶模型通常有较高的状态空间复杂度。提出了一种新的混合阶Markov模型(HMPM),将前缀相同的序列共享存储,降低了状态空间复杂度。仿真实验结果表明,该模型在一定程度上提高了预测准确率,查全率也有所提升。 展开更多
关键词 马尔可夫模型 WEB预取 Web推荐 预测模型 个性化
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电子商务推荐攻击研究 被引量：11
14
作者 余力 董斯维 郭斌 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2007年第5期134-138,共5页
个性化推荐是实现客户关系管理的重要手段和技术。协同过滤作为最核心、最典型的个性化推荐技术,被广泛应用于电子商务,但其推荐结果对用户偏好信息敏感,使得推荐系统易受到人为攻击,电子商务推荐安全成为个性化推荐能否成功应用的关键... 个性化推荐是实现客户关系管理的重要手段和技术。协同过滤作为最核心、最典型的个性化推荐技术,被广泛应用于电子商务,但其推荐结果对用户偏好信息敏感,使得推荐系统易受到人为攻击,电子商务推荐安全成为个性化推荐能否成功应用的关键。作者先简要介绍了电子商务个性化推荐的基本概念,然后系统阐述了推荐攻击的概念、特征、攻击成本及攻击效率,并详细比较了各种攻击模型,以及各种攻击模型对不同推荐模型的稳定性和健壮性的影响,分析比较了各种攻击检测模型。最后总结评述了电子商务推荐安全的研究现状,并提出了未来研究的挑战。 展开更多
关键词 协同过滤 推荐系统 个性化推荐 攻击模型 电子商务安全
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一种基于用户标签网络的个性化推荐方法 被引量：9
15
作者 毛进 易明 +1 位作者 操玉杰 沈劲枝 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第1期23-30,共8页
基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点，不同的推荐算法对标签进行了不同的处理。用户使用的标签之间存在着某种内在联系，由此可构建用户标签网络。根据这一启示，本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法。首先，将用... 基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点，不同的推荐算法对标签进行了不同的处理。用户使用的标签之间存在着某种内在联系，由此可构建用户标签网络。根据这一启示，本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法。首先，将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形，利用社会网络分析方法计算标签权重，并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型，最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度，进而实现个性化推荐。实验表明，本方法能较为准确地揭示用户的兴趣，产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高。 展开更多
关键词 标签网络 社会网络分析 用户兴趣模型 个性化推荐
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基于标签的个性化信息推荐系统动力学模型与仿真 被引量：5
16
作者 武慧娟 秦雯 +1 位作者 孙鸿飞 崔金栋 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2016年第3期12-16,共5页
基于系统与控制理论,通过分析标签系统中标签、用户、资源的关系,运用系统动力学的方法分析个性化信息推荐的过程及影响因素,在此基础上构建信息推荐的系统动力学模型,并采用vensim PLE软件对模型进行仿真,最后通过对模型的有效性验证分... 基于系统与控制理论,通过分析标签系统中标签、用户、资源的关系,运用系统动力学的方法分析个性化信息推荐的过程及影响因素,在此基础上构建信息推荐的系统动力学模型,并采用vensim PLE软件对模型进行仿真,最后通过对模型的有效性验证分析,揭示了信息推荐的特性及机理,为进一步研究基于标签的个性化信息推荐动态演变提供研究思路。 展开更多
关键词 标签 个性化 信息推荐 系统动力学 模型 仿真
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基于时效性的Web页面个性化推荐模型的研究 被引量：6
17
作者 沈云斐 沈国强 +1 位作者 蒋丽华 覃征 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第13期80-81,99,共3页
Internet的快速增长导致了对个性化服务需求急剧增加。该文通过分析个性化挖掘的特点,提出了基于时效性的Web页面个性化推荐模型。该模型的挖掘算法在FP-Tree的存储结构上加入时效价值系数,并进行增量挖掘。通过实验证明,该模型挖掘出... Internet的快速增长导致了对个性化服务需求急剧增加。该文通过分析个性化挖掘的特点,提出了基于时效性的Web页面个性化推荐模型。该模型的挖掘算法在FP-Tree的存储结构上加入时效价值系数,并进行增量挖掘。通过实验证明,该模型挖掘出来的信息,能够更好地符合用户的真实需求。 展开更多
关键词 WEB挖掘 个性化推荐模型 时效性
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国内电子商务个性化推荐研究进展:核心技术 被引量：10
18
作者 孙雨生 张晨 +1 位作者 任洁 朱礼军 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2017年第4期151-157,共7页
本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用... 本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储。 展开更多
关键词 电子商务 个性化推荐 研究进展 用户兴趣建模 推荐机制
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一种基于隐语义概率模型的个性化Web服务推荐方法 被引量：18
19
作者 胡堰 彭启民 胡晓惠 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2014年第8期1781-1793,共13页
为了满足Web服务使用者的个性化需求,提出了一种基于隐语义概率模型的用户指标偏好预测方法,用于个性化Web服务推荐.首先,引入两个决定用户指标偏好的关键因素:用户以及用户所处的服务情境,隐语义概率模型借助隐含类别建立用户指标偏好... 为了满足Web服务使用者的个性化需求,提出了一种基于隐语义概率模型的用户指标偏好预测方法,用于个性化Web服务推荐.首先,引入两个决定用户指标偏好的关键因素:用户以及用户所处的服务情境,隐语义概率模型借助隐含类别建立用户指标偏好、用户及服务情境三者之间的隐含语义依赖关系,并且为描述用户、服务情境、指标偏好多方面的特征,允许这三者可同时以不同的概率隶属于多个隐含类别;然后,将期望极大(expectation maximization,EM)算法运用于由层次分析法获得的训练数据,以估计隐语义概率模型的参数;最后,使用该模型预测用户在特定服务情境下的指标偏好.隐语义概率模型与标准的基于内存的协同过滤以及基于聚类改进的协同过滤相比,不仅具有明确的数学模型,而且实验结果表明,隐语义概率模型对用户个性化指标偏好的预测精度最高,同时可以缓解数据稀疏性带来的不良影响. 展开更多
关键词 Web服务推荐 个性化 隐语义概率模型 指标偏好 期望极大算法
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基于VSM的分层网页推荐算法 被引量：5
20
作者 邵华 高凤荣 +1 位作者 邢春晓 蒋丽华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2006年第11期86-88,105,共4页
在面对大数据量时,传统的基于VSM的分层网页推荐算法由于分类的不准确,造成推荐精确率较低。该文针对这个缺陷提出了改进的分层推荐算法,该算法在推荐过程中综合考虑了领域和用户兴趣,以及网页和用户兴趣的相似程度,来为用户提供高效的... 在面对大数据量时,传统的基于VSM的分层网页推荐算法由于分类的不准确,造成推荐精确率较低。该文针对这个缺陷提出了改进的分层推荐算法,该算法在推荐过程中综合考虑了领域和用户兴趣,以及网页和用户兴趣的相似程度,来为用户提供高效的个性化网页推荐。实验表明,该算法提高了网页推荐的精确率。 展开更多
关键词 个性化 向量空间模型 层次 推荐算法
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