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基于多阶马尔可夫预测的个性化推荐算法  
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【英文篇名】 Personalized Recommendation Algorithm Based on Multi-order Markov Prediction
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【作者】 韦炜; 全渝娟; 卓奕涛; 陈学亮; 林艳;
【英文作者】 WEI Wei; QUAN Yujuan; ZHUO Yitao; CHEN Xueliang; LIN Yan; College of Information Science and Technology; Jinan University;
【作者单位】 暨南大学信息科学技术学院;
【文献出处】 计算机工程 , Computer Engineering, 编辑部邮箱 2015年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 用户兴趣; 马尔可夫模型; 随机性; 时效性; 滑动时间窗口; 推荐系统;
【英文关键词】 user interest; Markov model; randomness; timeliness; sliding time window; recommendation system;
【摘要】 针对现有推荐系统仅考虑用户兴趣偏移的随机性,而忽略用户兴趣偏移时效性的问题,通过研究马尔可夫模型,并引入滑动时间窗口机制,提出一种新的多阶马尔可夫预测推荐算法。该算法通过学习用户历史行为数据,以及分析用户浏览行为特征,达到准确预测用户浏览行为的目的。实验结果表明,与协同过滤算法相比,该推荐算法不仅能够针对用户兴趣的偏移进行有效预测推荐,而且运行时间较短。
【英文摘要】 The current research on the recommendation system just considers the randomness too much but ignores the point of timeliness.This paper proposes a new multi-order Markov predicting recommendation system based on the traditional standard Markov model.The algorithm can make up for the deficiency of timeliness by using the new sliding time window mechanism.The algorithm can achieve the mission of accurate prediction about user's browsing activity according to the study of the history data and the analysis of u...
【基金】 广东省产学研基金资助项目(2013B090500030); 广州市科技攻关计划基金资助项目(2014Y2-00133)
【更新日期】 2015-12-10
【分类号】 TP391.3
【正文快照】 1概述随着互联网的发展与普及,海量的信息正在社会的每一个角落中蔓延。互联网为用户带来便捷服务的同时,也使得用户无法从海量的信息中找到对自己真正有用的信息,降低了信息的利用率,这即是“信息超载”问题。传统的搜索引擎往往只能给所有用户呈现相同的搜索结果,为了更加精?

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