【摘 要】
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传统的自适应推荐技术无法准确把握用户的兴趣并推荐出适合用户兴趣的博客,为了提高掌握用户兴趣的准确度和及时性,提出一种启发式自适应推荐算法。通过对于用户反馈记录的分析,掌握用户的兴趣趋向,然后通过学习用户的阅读方式来对用户的兴趣进行跟踪,达到一定条件后使用贝叶斯修正法更新用户模型,同时调整推荐结果。通过真实数据集进行实验,结果表明算法能准确把握用户的兴趣趋向,能提高自适应推荐质量。
【基金项目】
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教育部“春晖计划”基金项目（00110310）
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传统的自适应推荐技术无法准确把握用户的兴趣并推荐出适合用户兴趣的博客,为了提高掌握用户兴趣的准确度和及时性,提出一种启发式自适应推荐算法。通过对于用户反馈记录的分析,掌握用户的兴趣趋向,然后通过学习用户的阅读方式来对用户的兴趣进行跟踪,达到一定条件后使用贝叶斯修正法更新用户模型,同时调整推荐结果。通过真实数据集进行实验,结果表明算法能准确把握用户的兴趣趋向,能提高自适应推荐质量。
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