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基于Web社会网络的个性化Web信息推荐模型
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陈君
唐雁
西南大学计算机与信息科学学院
,重庆400715
《计算机科学》
2006年第33卷第4期
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
关 键 词:
个性化
Web信息推荐
资源描述框架
Weh社会网络
学科分类:
TP393
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计算机的应用
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计算机网络
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