【摘 要】
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信息推荐技术能够帮助用户从海量网络信息中提取有用信息,因而得到研究者的广泛关注。通过建立用户隐式特征兴趣模型,即将用户-行为矩阵分解为用户-隐式兴趣-行为矩阵,在充分
【机 构】
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北京工业大学计算机学院; 可信计算北京市重点实验室; 桂林电子科技大学广西高校云计算与复杂系统重点实验室;
【基金项目】
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广西高校云计算与复杂系统重点实验室资助项目(15205)
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信息推荐技术能够帮助用户从海量网络信息中提取有用信息,因而得到研究者的广泛关注。通过建立用户隐式特征兴趣模型,即将用户-行为矩阵分解为用户-隐式兴趣-行为矩阵,在充分挖掘用户隐式兴趣的基础上,研究并实现了基于隐式特征兴趣模型的协同过滤算法。在Movielens语料集上进行测试的结果表明,隐式特征能够更加精准地表述用户兴趣,有效提升信息推荐性能。
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