基于Web社会网络的个性化Web信息推荐模型

陈君 唐雁

西南大学计算机与信息科学学院,重庆400715

摘  要:

随着Web信息量的快速增长,个性化的Web信息推荐系统扮演着越来越重要的角色。目前,大多数Web信息推荐系统存在着个性化程度不高,时用户历史数据依赖性高,系统不具备开放性,用户偏好“走样”概率高的问题。针对这四个方面的问题,本文提出了一种新的、采用语义web技术、基于Web社会网络的个性化Web信息推荐模型,详细分析了用户偏好的获取,Web社会网络的生成以及待过滤Web信息的采集。并且,利用从实际中采集的真实数据进行了实验,证明了模型的可行性和有效性。
页  数:
共4页
页码范围:
185-187页,193页

相关文章:

主题相关 参考文献(12篇) 耦合文献(3篇) 
参考文献+更多
相关期刊+更多
    社区热帖+更多
    • 快讯