【摘 要】
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识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视。一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究
【机 构】
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华中科技大学企业商务智能工程研究所,武汉纺织大学管理学院,广西科技信息网络中心
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“微内容生产加工模式及其支持平台的研究”(71071066),国家自然科学基金重点项目“移动商务的基础理论与技术方法研究”(70731001)
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识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视。一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化推荐的特征,构建了情境化资源的超图模型,在对资源相似度、资源簇相似度、用户偏好漂移度等相关概念定义的基础上,提出了一种识别用户偏好漂移的方法。该方法在两阶段层次聚类架构中引人多级超图分割算法,通过两组实验验证了方法的有效性。本文对方法复杂性和应用机制也进行了探讨。
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