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《华东师范大学》 2011年
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基于主题挖掘和时间窗口划分的兴趣推荐技术研究

宋健  
【摘要】:随着web2.0技术的发展,协同标记系统已被越来越多的用户使用,同样也带来了信息过载问题,而针对这类系统的推荐技术则刚刚引起人们注意,且已有的算法不能很好地解决这类系统中的推荐问题,本文即针对协同标记系统的推荐问题提出了一套全新的策略。 目前大多数基于标签的推荐算法往往是通过项目的特征来描述用户的特征,利用标签向量来为用户建模,这样不能够深度挖掘用户的具体兴趣点。本文通过分析协同标记系统中用户的种种行为模式,包括用户标签选择模式,用户兴趣随时间变迁模式;标签之间的相互关系;标签系统的特性等,从而提出了一种新的基于标签的用户建模方法,即利用主题为用户建模,并在此模型之上考虑用户兴趣随时间迁移的模式设计了基于时间窗口划分的推荐策略,为用户预测其最近的兴趣点,这个兴趣点同样被一组标签描述,那么这组描述标签就可作为检索词,最终在系统中检索项目为用户产生推荐。 考虑协同标记系统用户和资源数量上和更新速度上的特点,结合文章提出的推荐算法,本文提出了一种新的基于时间窗口划分的实验策略,并验证了采用本文提出的基于时间窗的推荐策略时比未分时间窗口推荐更精准,并从不同角度分析了我们算法的优缺点。
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