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正文內(nèi)容

個性化信息推薦服務模式-展示頁

2024-08-23 23:23本頁面
  

【正文】 ia,Webmate,WebSall的初始用戶模型都是空的,ACRNews,LetSBrowseIfweb,INFOrmer,NewsDude,NewTPSUNSlFTNetnews,LifestyleFinder等的初始用戶模型通過訓練集或原型生成,這些系統(tǒng)都利用了用戶反饋信息來學習用戶興趣,更新用戶模型.22共性模式(InteresttoInterest模式)義稱群模式或分類推薦模式,是一種基于集體認知,以用戶劃分為基礎的社會化定,信息系統(tǒng)更多地被看作一種社會信息交流系統(tǒng),更強調社會交流要素:社會反饋,協(xié)作的社會化推薦服務在電子商務系統(tǒng),e—learning系統(tǒng),門戶系統(tǒng)以及具備明顯社會交流特性的信息服務系統(tǒng)中獲得了非常成,用戶模型,用戶之間的匹配技術是決定這類推薦服務質量的關鍵因素,用戶匹配是社會化推薦的核心環(huán)節(jié),用戶歸類,生成用戶群體模型,推薦都是建立在用戶相似度對用戶模型(或文檔)化模式中,用戶模型中的數(shù)據(jù)直接服務于推薦計算,而在共性模式中,用戶模型主要用于比較用戶之間的相似度以生成用戶分類或聚類(用戶群體模型).用戶模型能否準確反映用戶興趣需求直接關系到所生成的用戶聚類相似度的高低,從而影響推薦的針:或用于將目標用戶未發(fā)現(xiàn)而其它同類用戶評價較高的內(nèi)容對象推薦給目標用戶,生成,維護用戶裂體模型的基本方法有三類:預定義分類,分類器和自動聚類.預定義分類是利用原型技術或系統(tǒng)自定義的分類原則對用戶進行分類,如Eurekste,Grundy,PolyLens,Window等,利用聊天室,電子公告板,新聞組,可視化等虛擬社區(qū)技術實現(xiàn)用戶實時,多向歸類也是社會化推薦應用開發(fā)的一大熱點,如I2I系統(tǒng)為訪問相關網(wǎng)頁的用戶創(chuàng)建了分類聊天室,并可向甚他用戶推薦相關虛擬社區(qū)。評論(annotation)~要求用戶使用文字說明來表達自己的意見和興趣取向,在新聞,電影,uSellet推薦中比較常見,如Grouplens,跟蹤用戶的行動或挖掘系統(tǒng)的歷史記錄數(shù)據(jù)(如訪問日志,查詢?nèi)罩?檢索歷史記錄,購買歷史記錄),獲取用戶的瀏覽,訪問和檢索,購買歷,用戶無需參種反饋信息,如MyLinks,Mypages,MyBookmarks等,用戶收藏的Groupmark原型系統(tǒng),該系統(tǒng)利用書簽生成用戶模型和用戶群體,職業(yè),年齡,地理分布特性可以反映,影響用戶的興趣,需求,偏好,如LifeStyleFinder,該系統(tǒng)利用Claritas公司的PRIZM人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫生成用戶模型,該數(shù)據(jù)庫根據(jù)消費歷史,模型更能準確地反映用戶的需求和興趣,更能適應特定應用的要求,提高推薦質量,推薦系統(tǒng)在建立和維護用戶模型時,往往會綜合使用多種方法.(InteresttOItem模式)個性化模式基于用戶個性的定向推薦服務模式,核心是建立,維護,利用用戶模型.與觸發(fā)模式一樣,個性化模式運用的也是基于內(nèi)容的推薦方法,其實現(xiàn)推薦任務的基本思路也是利用相關的信息檢索和索引技,后者利用用戶模型(文檔)反映和匯集用戶的期望,興趣,偏好等個性特征,它所提供的信息被用作相關反饋提交,用戶模型是推薦決策和檢索的依據(jù),相似度比較在用戶興趣向量表示和系統(tǒng)推薦目標對象之間進行.因而,個性化推薦的相似度計算可形式化描述為:=score(ContentBasedProfile(),Content(i)),其中,i分別表示用戶,系統(tǒng)空間的內(nèi)容對象,ContentBasedProfile(),Content(i)分別代表用戶興趣表示,推薦系統(tǒng)和推薦代理使用了多種方法來表示用戶的興趣,其中常用的是特征向量表示,語義網(wǎng),Amalthaea,ieb,Letizia,Websail,Movielens,ACRnews等使用的是特征向量表示,SitelF使用的則是語義網(wǎng),而Syskillamp。amp。,.推薦,.New,.hot等字樣,使用特殊字體或顏色,使用廣告條,新書推薦,目次通報服務,電子商務網(wǎng)站上的新產(chǎn)品推薦服務,新聞網(wǎng)站上的重要新聞推薦服務等,推薦質量和收斂性差,因而容易為用戶所忽視,用戶常常使用阻截工具阻,無觸發(fā)模式適用于用戶多且不易細分而服務相對比較集中,或目標用戶不明確的情況.觸發(fā)模式(ItemtoItem模式).由用戶的檢索或瀏覽活動激發(fā)的,就是非常有效的推薦技術,基于內(nèi)容的推薦的實質就是把推薦問題轉化為檢索問題,只不過查詢構造由系統(tǒng)自動完成,查詢表達為相關反饋提交
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