摘要
用户兴趣发现在推荐系统中起着重要的作用。针对推荐系统中用户兴趣发现语义信息不足的缺陷,在个性化兴趣本体的基础上提出一种基于语义相似度计算方法,建立用户群,改善了用户兴趣发现的效果,提高了推荐系统的质量。
The discovery of user interest plays an important role in recommendation system,for the recommendation system, it is lack of semantic information in the discovery of user interest, so semantic similarity calculation method is proposed based on the personalized interested ontology and establish user groups, improving the effect of discovery of user interest, enhancing the quality of the recommendation system.
出处
《机电一体化》
2009年第12期31-34,共4页
Mechatronics
基金
国家"863"高技术研究发展计划资助项目(名称:基于SOA的企业间业务协同服务技术及平台研究
编号:2007AA04Z104)
上海市科学技术委员会资助项目(名称:面向现代制造服务业的信息化支撑技术研究系统开发与应用:编号:09DZ1122301
09510701300)
关键词
个性化服务
相似度
用户群
personalized service
similarity
user group
