【摘 要】
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随着互联网信息的快速增长,传统的检索技术已经无法满足用户快速及准确的访问信息的要求.现有的个性化应用推荐方法几乎都是依赖用户的搜索日志、点击日志或用户自身提供的标
【机 构】
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北京师范大学珠海分校珠海分校国际商学部,广东省,珠海市519000;哈尔滨工业大学计算机科学与技术,黑龙江省,哈尔滨市155923
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随着互联网信息的快速增长,传统的检索技术已经无法满足用户快速及准确的访问信息的要求.现有的个性化应用推荐方法几乎都是依赖用户的搜索日志、点击日志或用户自身提供的标签来标识用户的兴趣(或称之为用户模型),然后依据此兴趣特征向用户推荐信息.本论文期望从用户间的特征相互关注这一角度入手,将用户的兴趣点予以全面挖掘,进而向用户推荐感兴趣的信息.基于此想法,本论文提出一种图推荐模型,该模型以用户和商品作为结点,并依据图中结点的分布情况计算每个结点的集中性以作为将某个项目推荐给用户的概率.该图推荐模型可以结合用户间的相互关注情况向用户推荐其感兴趣的商品,同时可以利用商品之间的相关性向用户推荐相关的商品.实验结果显示,该推荐模型无论在准确率上还是在运行效率上都优于传统的推荐模型.
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