【摘 要】
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[目的/意义]为了提高移动情境感知的服务质量,文章构建了融合社交行为和社会化标签的移动情境感知服务模型。[方法/过程]首先利用子空间聚类算法对标签进行聚类,再计算融入时
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“移动社交网络环境下基于情景化偏好的用户行为感知与自适应建模研究”(项目编号:71573073);湖北省教育厅人文社会科学研究重点项目“新媒体环境下政府信息服务链构建与质量评价研究”(项目编号:18D035)的成果之一
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[目的/意义]为了提高移动情境感知的服务质量,文章构建了融合社交行为和社会化标签的移动情境感知服务模型。[方法/过程]首先利用子空间聚类算法对标签进行聚类,再计算融入时间因子的用户—标签偏爱度,然后计算基于社交行为影响下的用户相似度,最后将两者进行结合,通过调和权重得到融合社交行为和社会化标签的用户—资源预测评分。[结果/结论]通过MovieLens数据集的实验结果表明,融合社交行为和社会化标签的移动情境感知服务模型可以有效提高推荐系统的准确率和召回率。[局限]实验论证部分没有对社交行为和社会化标签的主次
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技