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:缪峰 贾华丁[1] 熊于宁 MIU Feng;JIA Huading;XIONG Yuning(School of Economic Information Engineering ,Southwestern University of Finance and Economics ,Chengdu 610074, China)
机构地区:[1]西南财经大学经济信息工程学院,成都610074
出 处:《计算机工程》2018年第5期162-167,173,共7页Computer Engineering
基 金:中央高校基本科研业务费专项资金(JBK1407119);四川省教育厅科技金融与创业金融基地课题(JR201512)
摘 要:现有近似邻居集选取方法存在分类较粗、标签缺失等问题,在移动服务方面无法取得较好的效果。为此,提出一种有效的近似邻居集选取方法。通过改进短文本相似度计算方法,基于服务介绍内容,求出移动服务之间的相似度,根据服务相似度,改进用户相似度计算方法,得到用户之间非对称的有向相似度,给出分步筛选法,解决由于冷启动等原因引起的目标用户近似邻居集数量庞大的问题。实验结果表明,该方法的准确率高于关键词重叠法和余弦法。Because of rough classification and missing tags,the existing methods can't be directly applied to the similar neighbors selection of the mobile users. In order to solve this problem, an efficient similarneighbors selection method for mobile user is proposed. Animproved short text calculation method is based on the mobile services introduction text to find the similarity,t henthe service similarity is incorporated into the method of mobile user similarity calculation, and the unsymmetrical and directed similarity between users is obtained. At last a step screening method is given to solve the problem of the large number of similar neighbors of the target mobile users. Experimental results show that the overall accuracy of the this method is higher than that of the common keyword overlapping method and cosine similarity method.
关 键 词:移动服务推荐 邻居筛选 短文本相似度 近似邻居 AP聚类
分 类 号:TP311[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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