用动态贝叶斯网络构建协同过滤推荐的新方法
Science Technology and Engineering（2011）
Abstract
提出了一种基于动态贝叶斯网络的隐马尔可夫协同过滤推荐的新方法.基于隐马尔可夫模型的协同过滤方法模拟用户在浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合.在基于隐马尔可夫协同过滤推荐技术的基础上,构造基于DBN的推荐模型.当有新类型的数据加入时,用此模型来更新推荐模型.实验表明,此方法具有较高的推荐质量.
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