【摘 要】
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提出了一种用户兴趣扩展的方法以便应用于个性化推荐系统,对用户的搜索点击日志和浏览器的浏览日志进行统计,粗略对用户兴趣建模,从文本相似度、语言模型相关度、潜在的语义
【机 构】
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长春工程学院计算机技术与工程学院; 吉林大学符号计算与知识工程教育部重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61602057);符号计算与知识工程教育部重点实验室开放基金资助项目(93K172016K13);吉林省科技厅优秀青年人才基金资助项目(20170520059JH);吉林省教育厅青年基金资助项目(2016311);广西可信软件重点实验室研究课题资助项目(kx201533)
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提出了一种用户兴趣扩展的方法以便应用于个性化推荐系统,对用户的搜索点击日志和浏览器的浏览日志进行统计,粗略对用户兴趣建模,从文本相似度、语言模型相关度、潜在的语义关联关系三个方面充分分析用户兴趣方向之间的关联关系,应用社区发现思想挖掘关联关系紧密的兴趣群组,并对用户兴趣在同一群组内进行适当扩展。通过试验结果分析,可以看出用户兴趣扩展对个性化推荐点击率的影响,并使点击率有近一倍的增长。
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