张宇博
- 作品数：1 被引量：1H指数：1
- 供职机构：武汉大学计算机学院软件工程国家重点实验室更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于分页缓存模型的用户兴趣跟踪方法被引量：1
- 2012年
- 对智能推荐系统中用户兴趣跟踪问题的研究,传统方法如时间窗口、遗忘函数等在表征用户兴趣模型时均未考虑兴趣主题概念相关性,无法充分利用用户历史数据,导致兴趣跟踪不准确。因此,本文提出了基于分页缓存的用户兴趣表征模型,形成基于主题的用户多兴趣域结构,并提出了相应的兴趣迁移检测SIM算法,该算法引入序列熵差,表征兴趣迁移的整体特性。实验表明,与传统方法相比,本文提出的方法具有更低的兴趣平均绝对偏差,能够更准确地表征用户兴趣迁移,从而获得更好的推荐质量和效率。
- 李志浩聂文汇成鹏张宇博阳智敏
