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
机构地区:[1]湖南大学信息科学与工程学院,长沙410082 [2]湖南大学可信系统与网络实验室,长沙410082
出 处:《计算机工程》2018年第1期219-225,共7页Computer Engineering
摘 要:研究用户学习网页点击流数据,挖掘用户兴趣,从而为用户进行个性化学习资源推荐,提出JMATRIX算法。基于用户历史资源点击流信息,构建用户资源点击数据有向图模型,并将有向图模型转化为矩阵模型存储。采用求解矩阵模型相似度,从而求得用户相似度,极大地降低了资源点击频率和资源点击路径用户相似度求解的复杂度,提高用户相似度求解的效率与准确度。结合Leader Clustering算法及粗糙集理论进行用户聚类和用户个性化资源推荐。实验结果表明,相比Leader Clustering算法,JMATRIX算法具有更高的效率和更准确的推荐效果。In order to research the web page click stream data of user' s,mining user interest to recommend personalized learning resources for them,this paper proposes the JMATRIX algorithm. Based on the user's historical resources click stream information, setting up the directed-graph model of user' s resources click data, and transforming the directed-graph model into matrix model to store. By solving the similarity of matrix model, to obtain the similarity of users, it greatly reduced the complexity of solving user' s similarity of resource click frequency and resource click path, and improved the efficiency and accuracy of the user' s similarity. Combining the Leader Clustering algorithm and rough set theory to realize the user personalized resources recommendation. Experimental results show that the JMATRIX algorithm has higher efficiency and more accurate recommendation effect compared to Leader Clustering algorithm.
关 键 词:点击流 有向图 用户相似度 用户聚类 个性化推荐
分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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