【摘 要】
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针对传统基于内容过滤的服务资源推荐技术中，用户对不同属性偏好权重的计算依赖于用户Web使用行为，不能适用于用户行为数据缺乏的场合，以及用户对属性值偏好计算缺乏用户评分反
【机 构】
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武汉理工大学经济学院,武汉理工大学电子商务与智能服务研究中心
【出 处】
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武汉理工大学学报(信息与管理工程版)
【基金项目】
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国家科技支撑计划基金资助项目(2013BAH13F01,2012BAH93F04);教育部人文社科基金资助项目(09YJCB70025);教育中央高校基本业务专项资金资助项目(2012-IB-060);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2012-JL-03);武汉理工大学自主创新基金资助项目(2014-ZY-175)
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针对传统基于内容过滤的服务资源推荐技术中，用户对不同属性偏好权重的计算依赖于用户Web使用行为，不能适用于用户行为数据缺乏的场合，以及用户对属性值偏好计算缺乏用户评分反馈考虑等问题，提出了一种基于内容过滤的服务资源推荐新技术，该技术依据用户消费业务数据和评分反馈，通过计算服务资源属性的信息熵给属性权重赋值，并根据属性值变化频率对属性权重进行调整，得到用户对属性的偏好权重；根据属性值概率分布和用户评分，引入遗忘因子计算用户对属性值的偏好。实验结果表明，该技术建立的用户偏好模型和依据该推荐的服务资源结果更为准
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