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【英文篇名】 |
A Personalized Paper Recommendation Method Based on Utility |
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【下载频次】 |
★★★★★ |
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【作者】 |
尹祎;
冯丹;
施展; |
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【英文作者】 |
YIN Yi;
FENG Dan;
SHI Zhan;
Department of Computer Science and Technology;
Huazhong University of Science and Technology;
Wuhan National Laboratory for Optoelectronics;
Key Laboratory of Data Storage System;
Ministry of Education; |
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【作者单位】 |
华中科技大学计算机科学与技术学院;
华中科技大学武汉光电国家实验室;
华中科技大学信息存储系统教育部重点实验室; |
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【文献出处】 |
计算机学报
, Chinese Journal of Computers, 编辑部邮箱
2017年 12期
期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 中国期刊方阵 CJFD收录刊 |
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【中文关键词】 |
文章推荐;
效用函数;
文章属性;
用户偏好;
评价值;
推荐系统; |
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【英文关键词】 |
paper recommendation;
utility function;
paper attribute;
user preference;
evaluation value;
recommendation system; |
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【摘要】 |
近年来,个性化推荐方法逐渐成为推荐系统领域的研究热点,文章推荐就是其中的一个分支.然而目前大部分文章推荐方法还存在以下问题:首先,这些方法大多还是基于协同过滤或者基于内容的推荐,而这些方法无法满足用户因自身偏好带来的需求,它们倾向于通过获取文章的各种不同属性来代表文章,这样的获取方式存在着对文章本身理解的偏差.其次,还存在一些文章推荐方法使用搜索代替推荐,这种方法仅仅以用户的偏好为基础,并不考虑文章的内在属性和联系,反馈回的数据依赖于用户做大量的判断.这些都为文章推荐方法的研究提出了挑战与机遇.该文主要聚焦的问题是:(1)已有的文章有多大的可能性成为用户的选择.对于推荐方法来说,过去的文章更多的是通过一些文章属性来获取.如研究领域、作者姓名、文章权威性、文章发表时间、引用数量等,这些属性的数据量庞大且没有量化标准,用户不容易通过这些信息来准确获取自己想要的文章;(2)什么样的推荐方法能将用户需要的文章更好的推荐出来.由于用户的偏好是一种理性和感性的共同选择,因此推荐方法不仅需要考虑文章自身的影响力,还要考虑用户需求的程度和方向.该文通过分析用户与文章的关系,提出一种个性化文章推荐方法,该方法基于效用理论,为了... |
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【英文摘要】 |
In recent years,the personalized recommendation method has gradually become a research hotspot in the area of recommendation system.Paper recommendation is one of the branches in this field.However,most of the available method of paper recommendation has some disadvantages as follow.Firstly,most of these methods are based on collaborative filtering or content-based recommendation,which cannot meet the need of the different preferences-basedrequirements of user accordingly.At mean time,these methods replace ... |
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【基金】 |
国家“九七三”重点基础研究发展规划项目基金(2011CB302301);
深圳市科技研发基金(JCYJ20170307172447622)资助~~ |
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【更新日期】 |
2018-01-04 |
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【分类号】 |
TP391.3 |
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【正文快照】 |
偏好聚合的文章推荐方法大多数依赖于手动标记的1 引 言训练数据,需要花费太多的精力,并且很多以前的方法都将引用关系作为实现其功能的重要方法之一进近年来,关于文章推荐的一个研究和发展方向行考虑,这些方法认为,如果文章1引用了文章2,体现在用户偏好聚合的推荐方法上.文? |
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