朱延波
- 作品数：3 被引量：16H指数：1
- 供职机构：同济大学电子与信息工程学院CIMS研究中心更多>>
- 发文基金：上海市科学技术委员会科研基金上海市教育委员会重点学科基金广东省教育部产学研结合项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于用户群的用户兴趣发现
- 2009年
- 用户兴趣发现在推荐系统中起着重要的作用。针对推荐系统中用户兴趣发现语义信息不足的缺陷,在个性化兴趣本体的基础上提出一种基于语义相似度计算方法,建立用户群,改善了用户兴趣发现的效果,提高了推荐系统的质量。
- 朱延波严隽薇刘敏
- 关键词：个性化服务相似度用户群
- 基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法
- 针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状，在建立基于本体的用户兴趣模型基础上，通过模型更新改善稳定性，建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法，引入偏好方差的概念计算用...
- 严隽薇黄勋刘敏朱延波倪亥彬
- 关键词：本体用户兴趣模型个性化推荐矩阵聚类
- 文献传递
- 基于本体用户兴趣模型的个性化推荐算法被引量：16
- 2010年
- 针对目前个性化服务中用户模型稳定性低、推荐结果不尽人意的现状,在建立基于本体的用户兴趣模型基础上,通过模型更新提高稳定性,建立用户群实现用户模型管理。提出利用矩阵聚类降维分解技术的个性化推荐算法,引入偏好方差的概念计算用户最近邻,进而产生推荐,避免了传统协同过滤算法的数据稀疏性缺陷,提高了推荐质量。结合面向电影的个性化推荐系统,验证了模型及算法的有效性。
- 严隽薇黄勋刘敏朱延波倪亥彬
- 关键词：本体用户兴趣模型稳定性数据稀疏
