论文部分内容阅读
本文提出了一种有别于传统方法的、新颖的基于知识树的文档推荐算法,首先利用互联网资源构建基于词的知识树,然后运用EM算法不断用待分类的新文档自动更新知识树,使得词分类和文档分类结果同时达到最优,该算法不依赖于标注好的训练语料,是一种半监督的机器学习算法。在实际应用中,根据用户在移动互联网的互动行为,映射到知识树的相关分类,将同类的商品推荐给用户。在移动电子商务网络社区项目中,实验表明了该算法具有较高的执行效率,推荐结果的用户满意度约为83%。