[1]郭新明,弋改珍.混合模型的用户兴趣漂移算法[J].智能系统学报,2010,5(2):181-184.
GUO Xin-ming,YI Gai-zhen.A hybrid algorithm to track drift of user’s interests[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2010,5(2):181-184.
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GUO Xin-ming,YI Gai-zhen.A hybrid algorithm to track drift of user’s interests[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2010,5(2):181-184.
混合模型的用户兴趣漂移算法
《智能系统学报》[ISSN 1673-4785/CN 23-1538/TP] 卷:
5
期数:
2010年第2期
页码:
181-184
栏目:
学术论文—自然语言处理与理解
出版日期:
2010-04-25
- Title:
- A hybrid algorithm to track drift of user’s interests
- 文章编号:
- 1673-4785(2010)02-0181-04
- Keywords:
- personalization; hybrid model; interest drift; forgetting function
- 分类号:
- TP391.3
- 文献标志码:
- A
- 摘要:
- 针对个性化信息服务中的用户兴趣漂移问题，提出了一种新的正态分布密度曲线遗忘函数，该函数符合用户兴趣遗忘的规律.并且将用户模型定义为长期模型和短期模型相结合的混合模型，其中短期模型使用最近最久未使用的滑动窗口算法进行更新，长期模型采用正态渐进遗忘算法进行更新.实验表明，该方法能够较迅速地发现和准确地跟踪用户的兴趣变化，提高了个性化信息服务的效率.
- Abstract:
- User interests inevitably drift while using a personalized information service. A new forgetting function with normal distribution density was proposed to accommodate drift. The function conformed to a user interest forgetting law. User interest was defined in a hybrid model that contained both long and a shortterm components. The shortterm component was renewed by using the least recently used algorithm. The longterm component was renewed by using the normal incremental forgetting distribution algorithm. Experiments showed that the algorithm noted changes in user’s interests more quickly and tracked them more accurately, greatly improving the efficiency of personalized information services.
- 参考文献/References:
-
［1］KLINKENBERG R. Learning drifting concepts: example selection vs example weighting［J］. Intelligent Data Analysis, 2004,8(3):281300.
［2］KOYCHEV I, SCHWAB I. Adaptation to drifting user’s intersects［C］//Proceedings of ECML.Barcelona, Spain:IEEE Press,2000:3945.
［3］郑先荣，汤泽滢.适应用户兴趣变化的非线性逐步遗忘协同过滤算法［J］.计算机辅助工程，2007，16（2）：6973.
ZHENG Xianrong, TANG Zeying. Nonlineal gradual forgetting collaborative filtering algorithm capable of adapting to users drifting interest［J］. Computer Aided Engineering, 2007,16(2)：6973.
［4］杨炳钧.认知心理学［M］.北京：中国轻工业出版社，2006：137164.
［5］宋丽哲，牛振东.一种基于混合模型的用户兴趣漂移方法［J］.计算机工程，2006，32（1）：46.
SONG Lizhe, NIU Zhendong. A method of drifting user’s interests based on hybrid model［J］. Computer Engineering, 2006,32(1):46.
［6］曹 毅，贺卫红.基于用户兴趣的混合推荐模型［J］.系统工程，2009，27（6）：6872.
CAO Yi, HE Weihong. Mixed recommender model based on user’s interest［J］.Systems Engineering, 2009,27(6):6872.
［7］费洪晓，戴 弋.基于优化时间窗的用户兴趣模型漂移方法［J］.计算机工程，2008，34（16）：210214.
?FEI Hongxiao, DAI Yi. Method of drifting user’s interests based on time window optimization［J］. Computer Engineering, 2008,34(16):210214.
- 相似文献/References:
-
[1]夏睿,宗成庆.情感文本分类混合模型及特征扩展策略[J].智能系统学报,2011,6(6):483.
XIA Rui,ZONG Chengqing.A hybrid approach to sentiment classification and feature expansion strategy[J].CAAI Transactions on Intelligent Systems,2011,6():483.
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备注/Memo
收稿日期：2009-12-05.
基金项目：
陕西省科技厅自然科学基础研究计划资助项目（SJ08ZT148）；
陕西省教育厅科学研究计划资助项目（08JK481）；
咸阳师范学院专项科研基金资助项目（08XSYK335）.
通信作者：郭新明.E-mail:guoxinming118@126.com.
作者简介：
郭新明，男，1979年生，讲师，主要研究方向为信息检索与网络安全技术，参与省级科研项目2项，主持厅局级科研项目1项，发表学术论文7篇.
弋改珍，女，1969年生，副教授，主要研究方向为无线网络、网络仿真.参与省级科研项目2项，主持省级科研项目1项，主持厅局级科研项目1项，发表学术论文20余篇，其中被EI检索1篇
更新日期/Last Update:
2010-05-24