【摘 要】
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本文从基于近邻用户的协作过滤思想出发,提出一种新的个性化推荐方法,该方法通过为用户创建SIGAgent来模拟用户,挖掘用户的点击情况并形成反馈,使兴趣相似的用户自动聚集并相互推荐,并利用反馈信息对系统进行调整。同其他个性化推荐方法相比,本方法简单直观,更适合大规模用户和资源情况下的个性化推荐。文中详细描述了系统的结构和流程,并对模拟用户的SIGAgent和系统的工作原理进行了重点描述。
【机 构】
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中国矿业大学,计算机科学与技术学院,徐州 221008
【出 处】
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第二届和谐人机环境联合(第15届全国多媒体技术、第2届全国人机交互、第2届全国普适计算)学术会议
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本文从基于近邻用户的协作过滤思想出发,提出一种新的个性化推荐方法,该方法通过为用户创建SIGAgent来模拟用户,挖掘用户的点击情况并形成反馈,使兴趣相似的用户自动聚集并相互推荐,并利用反馈信息对系统进行调整。同其他个性化推荐方法相比,本方法简单直观,更适合大规模用户和资源情况下的个性化推荐。文中详细描述了系统的结构和流程,并对模拟用户的SIGAgent和系统的工作原理进行了重点描述。
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