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基于内容的推荐与协同过滤融合的新闻推荐方法 被引量：69
1
作者 杨武 唐瑞 卢玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第2期414-418,共5页
针对基于内容的新闻推荐方法中用户兴趣多样性的缺乏问题和混合推荐方法存在的冷启动问题,提出一种基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐。首先利用基于内容的方法发现用户既有兴趣;再用内容与行为的混合相似度模式,寻找目标用户... 针对基于内容的新闻推荐方法中用户兴趣多样性的缺乏问题和混合推荐方法存在的冷启动问题,提出一种基于内容与协同过滤融合的方法进行新闻推荐。首先利用基于内容的方法发现用户既有兴趣;再用内容与行为的混合相似度模式,寻找目标用户的相似用户群,预测用户对特征词的兴趣度,发现用户潜在兴趣;然后将用户既有兴趣与潜在兴趣融合,得到兼具个性化和多样性的用户兴趣模型;最后将候选新闻与融合模型进行相似度计算,形成推荐列表。实验结果显示,与基于内容的推荐方法相比,所提方法的F-measure和整体多样性Diversity均有明显提高;与混合推荐方法相比,性能相当,但候选新闻无需耗时积累足够的用户点击量,不存在冷启动问题。 展开更多
关键词 新闻推荐 协同过滤 基于内容的推荐 用户兴趣模型 混合推荐
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贝叶斯网络在用户兴趣模型构建中的研究 被引量：22
2
作者 王庆福 《无线互联科技》 2016年第12期101-102,共2页
用户兴趣模型对于用户画像的刻画至关重要。用户画像是用户在互联网中的身份证,完整地构建用户画像能够相对明确地知晓用户需求,这对于互联网时代提升用户体验非常重要。众所周知,电商购物、新闻视频推荐等众多领域都需要清晰地刻画用... 用户兴趣模型对于用户画像的刻画至关重要。用户画像是用户在互联网中的身份证,完整地构建用户画像能够相对明确地知晓用户需求,这对于互联网时代提升用户体验非常重要。众所周知,电商购物、新闻视频推荐等众多领域都需要清晰地刻画用户画像,根据用户的兴趣定向推荐相关内容。 展开更多
关键词 用户画像 兴趣模型 内容推荐
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基于微博短文本的用户兴趣建模方法 被引量：21
3
作者 邱云飞 王琳颍 +1 位作者 邵良杉 郭红梅 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第2期275-279,共5页
针对微博用户兴趣建模问题,提出一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题,在分析微博短文本结构和内容的基础上,给出微博短文本重构概念,根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特... 针对微博用户兴趣建模问题,提出一种在微博短文本数据集上建立用户兴趣模型的方法。为缓解短文本造成的数据稀疏性问题,在分析微博短文本结构和内容的基础上,给出微博短文本重构概念,根据微博相关的其他微博短文本和文本中包含的3种特殊符号,进行文本内容的扩展,从而扩充原始微博的特征信息。利用HowNet2000概念词典将重构后文本的特征词集映射到概念集。以抽象到概念层的文本向量为基础进行聚类,划分用户的兴趣集合,并给出用户兴趣模型的表示机制。实验结果表明,短文本重构和概念映射提高了聚类效果,与基于协同过滤的微博用户兴趣建模方法相比,平衡均值提高29.1%,表明构建的微博用户兴趣模型具有较好的性能。 展开更多
关键词 微博 短文本重构 概念映射 短文本聚类 用户兴趣模型
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基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型 被引量：17
4
作者 李峰 裴军 游之洋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第9期76-79,100,共5页
针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型。并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型和固定比例模型,做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其... 针对现有用户兴趣模型在模型建立以及更新阶段漂移策略的缺陷,设计了一种改进的基于隐式反馈的自适应用户兴趣模型。并将该模型与遗忘策略模型、滑动时间窗口模型和固定比例模型,做了精确率的对比实验,实验结果显示该模型的性能优于其他三个模型。 展开更多
关键词 个性化推荐服务 用户兴趣模型 VSM
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基于混合行为兴趣度的用户兴趣模型 被引量：19
5
作者 邢玲 宋章浩 马强 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第3期661-664,668,共5页
用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户... 用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户兴趣度,并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制,从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性,将测试结果与K-means聚类模型进行比较,证明该模型的推荐准确度有明显提高。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 用户兴趣度 向量空间模型 文本聚类 推荐系统
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基于遗传算法的信息检索技术 被引量：14
6
作者 徐斌 刘赛 +1 位作者 康立山 郑刚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第9期74-75,108,共3页
随着万维网（WWW）中信息量呈指数的增长，人们可以使用许多的信息收集工具来获得网络中的信息。但要使检索到的信息在满足用户个性化需求方面，即具有高准确率又有高回收率，则是一件很困难的事情。为了解决以上问题，该文阐述了遗传... 随着万维网（WWW）中信息量呈指数的增长，人们可以使用许多的信息收集工具来获得网络中的信息。但要使检索到的信息在满足用户个性化需求方面，即具有高准确率又有高回收率，则是一件很困难的事情。为了解决以上问题，该文阐述了遗传算法在信息检索方面的应用。 展开更多
关键词 遗传算法 信息检索 用户兴趣模型 万维网 信息收集
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基于VSM和Bisecting K-means聚类的新闻推荐方法 被引量：16
7
作者 袁仁进 陈刚 +1 位作者 李锋 魏双建 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期114-119,共6页
针对海量新闻数据给用户带来的困扰,为提升用户阅读新闻的个性化体验,提出了融合向量空间模型和Bisecting K-means聚类的新闻推荐方法.首先进行新闻文本向量化,使用向量空间模型和TF-IDF算法构建出新闻特征向量;采用Bisecting K-means... 针对海量新闻数据给用户带来的困扰,为提升用户阅读新闻的个性化体验,提出了融合向量空间模型和Bisecting K-means聚类的新闻推荐方法.首先进行新闻文本向量化,使用向量空间模型和TF-IDF算法构建出新闻特征向量;采用Bisecting K-means聚类算法对新闻特征向量集进行聚类;然后将已聚类的新闻集分为训练集和测试集,根据训练集构建"用户—新闻类别—新闻"三层层次结构的用户兴趣模型;最后采用余弦相似度方法得出新闻推荐结果,并与测试集进行对比分析.实验以基于用户的协同过滤算法、基于物品的协同过滤算法、结合向量空间模型和K-means聚类的推荐方法为基准,实验结果表明,该方法具有可行性,在准确率、召回率和F值上都有所提高. 展开更多
关键词 个性化推荐 向量空间模型 Bisecting K-MEANS聚类算法 用户兴趣模型
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基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法 被引量：16
8
作者 严隽薇 黄勋 +2 位作者 刘敏 朱延波 倪亥彬 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2010年第12期2757-2762,共6页
针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用... 针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用户最近邻,进而产生推荐,避免了传统协同过滤算法的数据稀疏性缺陷,提高了推荐质量。结合面向电影的个性化推荐系统,验证了模型及算法的有效性。 展开更多
关键词 本体 用户兴趣模型 稳定性 数据稀疏 偏好方差
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基于综合用户信息的用户兴趣建模研究 被引量：10
9
作者 邵秀丽 乜聚科 +1 位作者 侯乐彩 田振雷 《南开大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期8-15,共8页
为实现个性化服务,理解用户兴趣成为提供搜索服务的关键任务,因此针对传统的用户兴趣建模技术的一些不足,提出了基于浏览内容、浏览时间和操作时间的综合用户兴趣建模方法,将VSM和SVM引入用户兴趣模型的构建,并在此基础上给出了推荐系... 为实现个性化服务,理解用户兴趣成为提供搜索服务的关键任务,因此针对传统的用户兴趣建模技术的一些不足,提出了基于浏览内容、浏览时间和操作时间的综合用户兴趣建模方法,将VSM和SVM引入用户兴趣模型的构建,并在此基础上给出了推荐系统的框架,实现了基于此模型的推荐系统。试验结果显示,系统较好的实现了用户感兴趣信息的推荐。 展开更多
关键词 个性化服务 推荐系统 用户兴趣模型 VSM SVM
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基于主题的用户兴趣模型的构建及动态更新 被引量：14
10
作者 唐晓波 谢力 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2016年第2期116-123,共8页
随着互联网中信息资源的飞速增长,用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键;采集用户浏览使用过的信息资源,从中挖掘隐性知识,获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新,成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用... 随着互联网中信息资源的飞速增长,用户兴趣模型的准确性和时效性成为了个性化服务的关键;采集用户浏览使用过的信息资源,从中挖掘隐性知识,获取用户兴趣并对兴趣模型进行动态的更新,成为目前个性化信息服务一个重要的研究方向。文章利用LDA模型对用户浏览过的信息资源进行主题建模,通过遗忘函数,对用户兴趣模型中的各个主题进行动态的更新。通过豆瓣网上真实的电影语料和用户数据进行实验,构建准确、实时的用户兴趣模型。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 LDA模型 主题模型 遗忘曲线
原文传递
用户个性化推荐系统的设计与实现 被引量：13
11
作者 邵秀丽 乜聚科 +1 位作者 田振雷 侯乐彩 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第20期4681-4685,共5页
为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类... 为实现个性化服务,理解用户兴趣就成了提供服务的关键任务,因此,提出了隐性采集用户浏览内容、用户浏览时间和用户操作时间的信息方法,通过对网络爬虫程序抓取的网页进行内容清洗提取出主要内容之后,利用VSM建立文档模型,并采用SVM分类方法建立推荐库。基于从客户端采集的用户兴趣信息建模,以及根据该模型和推荐库的相似度,给用户推荐信息。此外,给出了基于该模型的推荐原型系统的实现,使用查准率来评价该系统。试验结果表明,系统较好地实现了基于用户兴趣来推荐阅读的信息。 展开更多
关键词 个性化服务 推荐系统 兴趣模型 VSM SVM
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基于情境感知的用户个性化兴趣建模 被引量：14
12
作者 葛桂丽 袁凌云 王兴超 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第4期995-999,共5页
用户兴趣模型作为个性化信息推送的基础和核心,其性能的好坏直接关系到个性化推送服务的质量,如何全面了解用户动态的兴趣需求并及时为用户提供其实时有效的兴趣,是目前用户兴趣模型研究的热点问题。主要利用情境感知、用户行为等多维... 用户兴趣模型作为个性化信息推送的基础和核心,其性能的好坏直接关系到个性化推送服务的质量,如何全面了解用户动态的兴趣需求并及时为用户提供其实时有效的兴趣,是目前用户兴趣模型研究的热点问题。主要利用情境感知、用户行为等多维因素建立一种M-C-W用户兴趣模型,提出结合用户显式和隐式兴趣度的计算,挖掘出用户显式兴趣和隐式兴趣的关联性,实现多维动态情境兴趣的结合。通过多角度综合计算用户的兴趣度,实时而准确地表达用户的兴趣爱好。最后,通过实验验证了该模型的有效性和可靠性。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 情境感知 个性化信息推送
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基于Ontology的个性化推送系统 被引量：8
13
作者 潘红艳 林鸿飞 赵晶 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第20期176-180,共5页
信息自动推送技术是在网络信息激增的背景下发展起来的。在传统信息推送系统中,用户模板是用加权关键词来表示的,由于没有考虑词之间的潜在关系,造成了系统推送质量的下降,文章设计并实现了一个基于Ontology的个性化推送系统CarInfo,把... 信息自动推送技术是在网络信息激增的背景下发展起来的。在传统信息推送系统中,用户模板是用加权关键词来表示的,由于没有考虑词之间的潜在关系,造成了系统推送质量的下降,文章设计并实现了一个基于Ontology的个性化推送系统CarInfo,把零散的关键词组织成一个网状结构,提供了一个用户特征的抽象视图,并且半自动的实现了本体的构建,通过实验验证了系统的可行性。 展开更多
关键词 ONTOLOGY 信息推送 用户模板 兴趣模型
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基于用户兴趣的个性化检索 被引量：7
14
作者 秦春秀 赵捧未 窦永香 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2005年第4期449-452,共4页
目前检索工具的设计大都面向所有用户,而不考虑用户个人的兴趣偏好.本文提出一种基于用户兴趣的个性化检索方法.该方法自动学习用户查询的历史记录,构建用户兴趣模型,以此推导用户新提问的真正意图.实验结果表明,该方法更适宜涉及多个... 目前检索工具的设计大都面向所有用户,而不考虑用户个人的兴趣偏好.本文提出一种基于用户兴趣的个性化检索方法.该方法自动学习用户查询的历史记录,构建用户兴趣模型,以此推导用户新提问的真正意图.实验结果表明,该方法更适宜涉及多个类别的关键词的信息检索,可提高信息检索的查准率. 展开更多
关键词 ONTOLOGY 用户查询 历史记录 用户兴趣模型 个性化检索 检索工具 个性化 信息检索 检索方法 关键词
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基于领域本体的用户兴趣模型构建方法研究 被引量：12
15
作者 李志隆 王道平 关忠兴 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2015年第11期69-73,共5页
针对知识推送中用户兴趣模型构建困难、稳定性低的问题,提出一种基于领域本体的用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于本体概念层次结构树通过web使用日志搜集用户的基本信息,其次利用这些信息和领域本体库使用本体编辑工具建立领域本体... 针对知识推送中用户兴趣模型构建困难、稳定性低的问题,提出一种基于领域本体的用户兴趣模型构建方法。该方法首先基于本体概念层次结构树通过web使用日志搜集用户的基本信息,其次利用这些信息和领域本体库使用本体编辑工具建立领域本体,再次通过改进的相似度算法对用户进行分类,并对每类用户建立用户模型,最后结合兴趣度和传递调整的方法对用户兴趣模型进行更新。实验表明,该模型对描述用户兴趣有较高的可信度和准确度。 展开更多
关键词 领域本体 用户兴趣模型 本体概念层次树 相似度
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DFM-IA:面向B2C电子商务的多源用户兴趣数据采集机制 被引量：10
16
作者 李聪 马丽 梁昌勇 《管理工程学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2017年第1期58-70,共13页
用户兴趣模型是电子商务个性化推荐服务的基础,用户兴趣数据的获取则是构建用户兴趣模型的核心环节。传统的轮询采集方法存在数据源不够全面、在线应用可扩展性差的不足,会导致同一业务分析所需数据采集时间跨度大、先采集数据可能失效... 用户兴趣模型是电子商务个性化推荐服务的基础,用户兴趣数据的获取则是构建用户兴趣模型的核心环节。传统的轮询采集方法存在数据源不够全面、在线应用可扩展性差的不足,会导致同一业务分析所需数据采集时间跨度大、先采集数据可能失效等情况,使得最终业务分析结果出现偏差。针对上述问题,对B2C电子商务用户兴趣数据进行了深入分析,提出了一种基于智能Agent的多源用户兴趣数据采集机制DFM-IA(Data Fetching Mechanism based on Intelligent Agent)。DFM-IA以用户Session为基本处理单元,设计了四种智能Agent(Fetching Agent、Watching Agent、Sort Agent、Logical Agent)和三条排序规则,对七类用户兴趣数据(浏览行为、关键词搜索、收藏行为、购物车行为、订单行为、支付行为、评价行为)进行排序与合并处理,从而在丰富数据采集源的同时大幅提高了在线数据采集效率,有助于解决推荐服务的数据稀疏性问题。仿真实验表明了该机制的高效性。 展开更多
关键词 用户兴趣模型 多源用户兴趣数据 智能AGENT
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社会化电子商务用户兴趣图谱构建的研究 被引量：10
17
作者 丁绪武 吴忠 夏志杰 《情报理论与实践》 CSSCI 北大核心 2015年第3期90-94,共5页
以社会化电子商务用户为研究数据来源,通过采用合理有效的兴趣表达机制来构建样本用户的兴趣图谱,以实现聚类商家和用户以及实现商品精准营销的目的。通过引入改进的向量空间模型——细分树向量空间模型表达目标用户群的兴趣,并在此基... 以社会化电子商务用户为研究数据来源,通过采用合理有效的兴趣表达机制来构建样本用户的兴趣图谱,以实现聚类商家和用户以及实现商品精准营销的目的。通过引入改进的向量空间模型——细分树向量空间模型表达目标用户群的兴趣,并在此基础上利用复杂网络分析工具Gephi实现兴趣图谱的构建。实验结果表明,样本用户的兴趣得到了细致的划分,并且各个用户依据不同的兴趣被分在了不同的兴趣社区,构建的兴趣图谱效果较为理想。 展开更多
关键词 兴趣图谱 社会化电子商务 用户兴趣模型
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一种基于协作过滤的电影推荐方法 被引量：10
18
作者 陈天昊 帅建梅 朱明 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第1期55-58,62,共5页
在海量网络资源中,用户为了寻找喜欢的视频往往需要进行频繁操作,个性化推荐服务可以有效解决该问题,但当前推荐服务准确度较低,为此,提出一种基于协作过滤的改进推荐方法。根据相似用户群,即邻居集的点播记录确定当前用户的推荐电影子... 在海量网络资源中,用户为了寻找喜欢的视频往往需要进行频繁操作,个性化推荐服务可以有效解决该问题,但当前推荐服务准确度较低,为此,提出一种基于协作过滤的改进推荐方法。根据相似用户群,即邻居集的点播记录确定当前用户的推荐电影子集,挖掘当前用户的喜好,建立兴趣模型,并与推荐子集中的电影进行匹配,按匹配度高低进行推荐。对推荐电影子集进行分类,以适应家庭中多用户观看的情况。另外在系统运行初期采用相似影片的推荐以一定程度地缓解冷启动问题。实验结果表明,与现有协作过滤算法相比,改进推荐方法的推荐准确度有明显提高。 展开更多
关键词 协作过滤 个性化推荐 基于用户 兴趣模型 家庭用户 冷启动
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基于个性化移动位置服务中自适应地图的研究 被引量：8
19
作者 王黎明 夏清国 +1 位作者 张永峰 唐留朋 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2009年第2期131-134,共4页
移动位置服务是一种新兴的无线增值业务,能够利用无线网络为移动用户提供基于位置的信息服务。个性化的移动位置服务是国内外研究的焦点,而自适应地图是其中最重要的方面之一。如何良好地进行地图的设计是本文研究的重点,由此提出了一... 移动位置服务是一种新兴的无线增值业务,能够利用无线网络为移动用户提供基于位置的信息服务。个性化的移动位置服务是国内外研究的焦点,而自适应地图是其中最重要的方面之一。如何良好地进行地图的设计是本文研究的重点,由此提出了一种自适应地图形成模型,依据此模型可以较好地指导我们进行地图设计,进而满足移动位置服务中要求的易读性、动态性以及交互性。文章最后阐述了一种移动位置服务地图服务系统逻辑框架,并对其予以具体实现,验证了自适应地图服务系统的可行性和可用性。 展开更多
关键词 无线增值业务 移动位置服务 自适应地图 用户兴趣模型
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一种基于用户标签网络的个性化推荐方法 被引量：9
20
作者 毛进 易明 +1 位作者 操玉杰 沈劲枝 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2012年第1期23-30,共8页
基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点，不同的推荐算法对标签进行了不同的处理。用户使用的标签之间存在着某种内在联系，由此可构建用户标签网络。根据这一启示，本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法。首先，将用... 基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点，不同的推荐算法对标签进行了不同的处理。用户使用的标签之间存在着某种内在联系，由此可构建用户标签网络。根据这一启示，本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法。首先，将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形，利用社会网络分析方法计算标签权重，并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型，最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度，进而实现个性化推荐。实验表明，本方法能较为准确地揭示用户的兴趣，产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高。 展开更多
关键词 标签网络 社会网络分析 用户兴趣模型 个性化推荐
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