一种多维多粒度用户兴趣模型研究

小型微型计算机系统（2018）

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Abstract

人们在享受网络服务带来便利的同时,也不得不面对"信息过载"和"信息迷航"的问题.发现用户兴趣并推送用户感兴趣资源是解决这一问题的有效途径.通过分析用户兴趣特点,设计了一种多维多粒度用户兴趣模型UIM.该模型采用概念分类树维护用户兴趣主题的多粒度性,用倾斜时间窗口维护用户兴趣时间的多粒度性,用时间衰减模型区分用户当前兴趣与历史兴趣的权重.采取增量更新UIM以及对UIM剪枝,保证UIM结构精简与高效,从而可快速查找出用户的top-k兴趣概念.仿真实验结果显示,UIM模型具有存储效率高,可发现用户不同时间窗口内兴趣的特点,其正确性优于其它同类模型.

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