【摘 要】
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现有多数新闻推荐方法将用户兴趣划分为感兴趣和不感兴趣,难以对用户兴趣实现更精细的描述。针对该问题,将情感空间的思想融合到推荐系统中,提出一种以情感为依据的阅读兴趣
【基金项目】
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山西省自然科学基金应用基础研究项目(201701D121057).
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现有多数新闻推荐方法将用户兴趣划分为感兴趣和不感兴趣,难以对用户兴趣实现更精细的描述。针对该问题,将情感空间的思想融合到推荐系统中,提出一种以情感为依据的阅读兴趣表述方法。采用广义回归神经网络对眼动追踪数据的分析,提取阅读兴趣和眼动追踪数据之间的关系,建立基于眼动数据的用户兴趣模型。实验结果表明,该模型预测准确率达到86%,比PLSR模型高7%,具有较高的实用性。
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