【摘 要】
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为了在面向服务计算环境中提供个性化的服务,提出了一种将基于贝叶斯网络的用户行为模型与基于向量空间模型的用户兴趣模型相结合进行推荐的算法。通过分析目前典型的个性化
【机 构】
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上海交通大学电子信息与电气工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60873230 61073021）
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为了在面向服务计算环境中提供个性化的服务,提出了一种将基于贝叶斯网络的用户行为模型与基于向量空间模型的用户兴趣模型相结合进行推荐的算法。通过分析目前典型的个性化推荐算法的特点,提出了基于贝叶斯网络的用户行为模型,该模型能准确反映用户的执行动向。为了解决同种服务类型内多个服务的偏好问题,提出了基于向量空间模型的用户兴趣模型。通过分析表明,该个性化推荐算法有较好的推荐效果,可以满足用户不断变化的各种需求。
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