【摘 要】
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针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量
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针对用户个人特征并向其提供准确恰当信息的个性化信息推荐研究,一直是学术界和产业界所关注的热点。结合后控词表,对用户分散的、个性化的标注进行处理,并将用户兴趣用向量表示,然后借鉴协同过滤算法的思想,寻找出相似用户集及其内部的资源集。在此基础上,采用相对匹配策略,提出一种基于社会化标签系统的个性化推荐方法。
Personalized information recommendation research, which aims at the personal characteristics of users and provides accurate and appropriate information to them, has been a hot topic in academia and industry. Combined with post-control vocabularies, the distributed and personalized annotation of users is processed, and user interest is expressed by vectors. Then, the idea of collaborative filtering algorithm is used to find similar user sets and their internal resource sets. On the basis of this, we adopt a relative matching strategy to propose a personalized recommendation method based on social labeling system.
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