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针对当前大多数个性化推荐中用户兴趣挖掘不足,导致资源推荐过快收敛的问题,以图书馆领域为背景,引入本体建模、本体查询、Apriori算法来全面挖掘用户潜在兴趣,同时利用概念频繁兴趣簇来控制最终用户推荐的收敛性。实验表明,该用户建模能保证在较高的资源推荐查准率基础上,防止推荐过快收敛,体现用户确切的兴趣。