賈俊芳+王秀義+鄭建新
摘要:傳統的協同過濾推薦方法是以精確的價值函數和準確的數據來對用戶行為興趣進行描述,進而提取用戶的興趣。而現實生活中用戶的行為興趣多是不精確、模糊的,甚至用戶自己也難以描述刻畫。通過模糊集合的理論方法度量用戶興趣在興趣類別上的不確定性程度,提出用戶的興趣因子單位評分穩定度的定義;基于興趣因子單位評分穩定度給出一種用戶不確定性興趣的發現方法,提出新的興趣評分預測算法。實驗驗證了基于模糊集的興趣發現方法在探索用戶新興趣方面具有有效性。endprint
軟件2016年3期
1《師道·教研》2024年10期
2《思維與智慧·上半月》2024年11期
3《現代工業經濟和信息化》2024年2期
4《微型小說月報》2024年10期
5《工業微生物》2024年1期
6《雪蓮》2024年9期
7《世界博覽》2024年21期
8《中小企業管理與科技》2024年6期
9《現代食品》2024年4期
10《衛生職業教育》2024年10期
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