【摘 要】
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了解用户兴趣是为用户提供个性化服务的关键。用户兴趣有短期兴趣和长期兴趣之分,且具有不稳定性。受人工免疫系统的启发,巧妙地将免疫应答过程应用于用户兴趣挖掘。首先将概
【机 构】
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吉林大学计算机科学与技术学院,吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室,伊利诺伊大学厄巴纳-香槟分校计算机科学系
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(60903098,60973040),国家自然科学青年基金项目(61300148);吉林省重点科技攻关项目(20130206051GX)资助
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了解用户兴趣是为用户提供个性化服务的关键。用户兴趣有短期兴趣和长期兴趣之分,且具有不稳定性。受人工免疫系统的启发,巧妙地将免疫应答过程应用于用户兴趣挖掘。首先将概率与时间相结合,提出＂概念时序动态＂的概念,以更好地刻画用户在一段时间内对同一兴趣的关注程度;然后基于人工免疫原理,建立抽取兴趣标签的分类器来提取用户兴趣标签;最后针对增量式学习,建立兴趣标签的＂概念时序动态＂,刻画出用户兴趣自首次出现以来受关注的程度,以此为依据来判断兴趣是否存在迁移及遗忘现象,并为每个兴趣标签附上权重。其主要贡献是创造性地将人
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