【摘 要】
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提出一种新的基于支撑向量机的自适应主动推荐算法,该算法将用户模型按照层次化方式组织成领域信息和原子需求信息,考虑多用户同类信息需求,采用支撑向量机对领域信息结点中
【机 构】
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西安交通大学计算机科学与技术系西安710049
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提出一种新的基于支撑向量机的自适应主动推荐算法,该算法将用户模型按照层次化方式组织成领域信息和原子需求信息,考虑多用户同类信息需求,采用支撑向量机对领域信息结点中的原子需求信息进行分类协同推荐,然后再针对每一领域信息节点中的原子信息需求进行基于内容的过滤,最后将所有领域信息需求获得的推荐集按照一定的重要度等级进行推荐.本文所提算法克服了采用单一方法的弊端而使得推荐质量得到了很大的改善,基于标准测试集的测试结果表明该算法在查全率和查准率方面表现出了优越的性能,尤其适合大规模用户的自适应主动信息推荐.
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