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一种基于智能过滤的Web个性化推荐模型

2011-07-05分类号:G202

【作者】苏玉召  赵妍  许德山  
【部门】中国科学院文献情报中心  中国科学院研究生院  郑州航空工业管理学院  
【摘要】Web个性化研究的关键技术是推荐系统,其作用是根据用户模型推荐个性化内容,当前推荐技术的研究主要包括四种模式:基于规则过滤、基于内容过滤、基于协作过滤和混合过滤模式。前三种工作模式采用的是传统技术和方法,根据当前推荐系统研究的重点和热点,提出一种Web个性化应用的智能过滤推荐模式。智能过滤推荐模式组合采用以上三种工作模式的优点、避免前三种单一模式的缺点。该方法的突出特点是根据离线学习模型提取的用户偏好特征,实现在线智能推荐。
【关键词】Web个性化推荐系统  Web挖掘  基于规则过滤  基于内容过滤  协作过滤
【基金】
【所属期刊栏目】图书情报工作
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