检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:林鑫 桑运鑫[3] 龙存钰 Lin Xin;Sang Yunxin;Long Cunyu(Institute of Scientific and Technical Information of China, Beijing 100038;School of Information Management of Central Normal University, Wuhan 430079;School of Information Management of Wuhan University, Wuhan 430072)
机构地区:[1]中国科学技术信息研究所,北京100038 [2]华中师范大学信息管理学院,武汉430079 [3]武汉大学信息管理学院,武汉430072
出 处:《图书情报工作》2019年第2期99-106,共8页Library and Information Service
基 金:国家社会科学基金青年项目"社会网络中基于用户认知结构的知识标注研究"(项目编号:17CTQ024)研究成果之一
摘 要:[目的/意义]针对基于内容的个性化推荐策略,提出资源特征选择与权值计算优化策略,从而改善个性化推荐的效果。[方法/过程]构建基于用户决策机理的个性化推荐模型,模型以用户决策机理为背景知识进行资源特征的选择、用户兴趣模型的构建与语义表示、用户决策函数构建。为验证模型效果,以4 748位用户的观影数据为例进行实验,实验以向量空间模型为参照模型,P@N为评价指标。[结果/结论]实验结果显示,在N取值为5、10、20、50、100、200的情况下,基于用户决策机理的个性化推荐模型效果都显著优于向量空间模型,从而验证模型的有效性。[Purpose/significance] The purpose of this paper is to propose an optimization strategy of features choosing and weight computing for content-based personalized recommendation.[Method/process] This paper proposes a personalized recommendation model based on user's decision-making mechanism,which takes user decision mechanism as background knowledge in features selection,user interest profile construction and semantic representation,and user decision function construction.To test this model,this paper conducts an experiment taking 4 748 users as sample,vector space model as reference model,and P@N as evaluation index.[Result/conclusion] The results show that,in the cases of N equals 5,10,20,50,100,200,the personalized recommendation model based on user decision-making mechanism is significantly better than the vector space model,and the effectiveness of the model is verified.
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