为了快速得到用户关心的信息,根据用户浏览内容和浏览行为建立兴趣模型,并在用户访问时根据兴趣模型自动向其进行文章推荐的方式得到了越来越多的运用.本文在前人研究的基础上,对于兴趣模型的构建进行了系统阐述,提出一种基于时间元的...为了快速得到用户关心的信息,根据用户浏览内容和浏览行为建立兴趣模型,并在用户访问时根据兴趣模型自动向其进行文章推荐的方式得到了越来越多的运用.本文在前人研究的基础上,对于兴趣模型的构建进行了系统阐述,提出一种基于时间元的合理量化兴趣度值的方法,同时据此扩展了VSM(Vector Space M odel)文本表示模型,并引入了主题兴趣度的概念.实验结果显示通过该方法构建的兴趣模型能够较好的区分和把握用户的不同兴趣,准确率较高.展开更多
文摘为了快速得到用户关心的信息,根据用户浏览内容和浏览行为建立兴趣模型,并在用户访问时根据兴趣模型自动向其进行文章推荐的方式得到了越来越多的运用.本文在前人研究的基础上,对于兴趣模型的构建进行了系统阐述,提出一种基于时间元的合理量化兴趣度值的方法,同时据此扩展了VSM(Vector Space M odel)文本表示模型,并引入了主题兴趣度的概念.实验结果显示通过该方法构建的兴趣模型能够较好的区分和把握用户的不同兴趣,准确率较高.
