徐飞

作品数：3被引量：12H指数：1
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供职机构：常州大学更多>>
发文主题：个性化推荐本体查询函数APRIORI算法基于用户更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《情报杂志》《常州大学学报（自然科学版）》《计算机应用与软件》更多>>
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基于用户兴趣建模的个性化推荐被引量：11
《计算机应用与软件》2013年第12期211-214,264,共5页石林 徐飞 徐守坤 
针对当前大多数个性化推荐中用户兴趣挖掘不足,导致资源推荐过快收敛的问题,以图书馆领域为背景,引入本体建模、本体查询、Apriori算法来全面挖掘用户潜在兴趣,同时利用概念频繁兴趣簇来控制最终用户推荐的收敛性。实验表明,该用户建模...
关键词：本体查询 概念频繁兴趣簇 APRIORI算法 
用户兴趣建模的改进
《常州大学学报（自然科学版）》2013年第1期66-70,共5页徐守坤 徐飞 
基于用户兴趣模型的个性化推荐已经基本上解决了用户兴趣挖掘不足,推荐资源收敛性过快的缺点。但在二次过滤中,概念兴趣簇集中仍存在一定的兴趣冗余和兴趣表征模糊的缺点。将二次过滤的步骤进行了改进。在资源本体描述中,添加了表征各...
关键词：本体查询 概念频繁兴趣簇 APRIORI 算法 概念专注函数 
文献资源主题向量表征方法分析及改进研究被引量：1
《情报杂志》2012年第11期141-144,共4页汪英姿 徐飞 
DDM模型在现在流行的LDA模型中引入了残差分量来弥补判别信息的丢失,而由于文档词汇服从幂律分布,导致残差分量会受到高频主题词汇的影响。本文提出了HDDM模型,利用改进的TF-IDF函数,设置残差分量采样时的权重,提高了低频词汇在残差分...
关键词：个性化推荐 DDM模型 HDDM模型 TF-IDF函数 
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