【摘 要】
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基于互联网的各种应用,包括信息获取,在本质上可以抽象为基于用户需求的信息传递,信息推荐的目的是将信息传递到真正需要这些信息的用户手中,它将成为互联网应用的基础性研究
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基于互联网的各种应用,包括信息获取,在本质上可以抽象为基于用户需求的信息传递,信息推荐的目的是将信息传递到真正需要这些信息的用户手中,它将成为互联网应用的基础性研究,论文主要对网络信息推荐进行了研究.基于网络书签系统,研究了基于内容的信息推荐和合作信息推荐.在基于内容的信息推荐方面,采用Rocchio中心向量表达用户的需求,采用SVM方法判断资源是否符合用户的需求,这可以提高小样本学习的信息推荐质量.要进行信息推荐,就要了解用户的需求,为避免用户直接通过关键词表达自己需求存在的不足,论文给出了固定文章集法表达用户需求的思想.为提高文章集选择的代表性,给出了文章基因法,通过实验验证了其有效性.通过仿真实验研究了基于TRUST!的分布式合作信息推荐的性能,Agent之间基于信任联系进行合作,采用控制理论中的比例算子和积分算子进行局部信任调整,实验表明,分布式信息推荐的质量达到了信息完备状态下集中式全局最优的73﹪,随时间变化,系统性能的逐渐优化也体现了算法的学习能力和适应性.
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