基于用户行为及语义相关实时更新用户兴趣的推荐系统  

The Recommender System with Real-time Updated User Interests Based on User Behaviors and Similar Semantic

作　　者：全海金[1] 邱玉辉[1] 李瑞[1] 

机构地区：[1]西南师范大学计算机与信息科学学院,数学与财经学院重庆400715

出　　处：《计算机科学》2005年第3期76-78,94,共4页Computer Science

基　　金：重庆市自然科学基金.项目编号:CSTC2004BB2086

摘　　要：在现有的推荐系统中,其用户兴趣模型都能够有效地表达出用户的兴趣,但在用户兴趣发生变化时却不能很好地调整用户兴趣模型,不能及时适应用户兴趣的动态变化。本文提出一种基于语义相关实时更新用户兴趣模型的推荐系统。该系统能够及时响应用户兴趣变化,从而改善了以往推荐系统对用户兴趣更新不及时所导致的推荐结果不够全面、准确的问题。实验表明该系统能够准确表达用户兴趣,特别是在用户兴趣发生变化时比以往系统具有更高的准确性。The user interests models in the existing recommender systems can express the user's interests effectively, but they can't modify the user interests models while the user interests change,and cannot adapt the changes in time. This flaw of the existing recommender systems results in the suggestions to users aren't exact' So we propose a rec- ommender system based on user behaviors and similar semantic. The system can adapt the changes of user interests quickly,and is more exact than the existing recommender systems.

关 键 词：用户行为 语义相关 用户兴趣模型 推荐系统 信息检索技术 

分 类 号：TP393.09[自动化与计算机技术—计算机应用技术]