典型文献
融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐研究
文献摘要：
[目的 /意义]基于社交网络用户短期兴趣和长期兴趣,挖掘用户不同时间窗口下长短期兴趣,能够提高用户兴趣发现的准确性,解决推荐系统不能适应用户兴趣变化的问题.[方法/过程]通过对社交网络用户兴趣的研究发现,社交网络用户兴趣可以分为短期兴趣和长期兴趣,据此构建融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型.采用时间窗口的方法挖掘用户短期兴趣,利用遗忘曲线跟踪用户长期兴趣变化.在此基础上对用户进行聚类,根据用户聚类结果为用户推荐兴趣相似用户.并以微博真实数据为例进行实证.[结果/结论]融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐模型能够较准确地发现用户兴趣漂移特征,满足用户个性化信息需求.[局限]仅使用"微博"这一应用广泛的网络社交平台进行实证,未能从多个网络社交平台进一步验证模型的可行性和准确性.
文献关键词：
兴趣漂移;行为特征;人类行为动力学;个性化推荐
中图分类号：
作者姓名：
蒋武轩;易明;汪玲
作者机构：
华中师范大学信息管理学院,湖北 武汉430079
文献出处：
引用格式：
[1]蒋武轩;易明;汪玲-.融合用户兴趣漂移特征的个性化推荐研究)[J].情报理论与实践,2022(01):38-45,37
A类：
兴趣漂移,人类行为动力学
B类：
个性化推荐,社交网络用户,不同时间窗,时间窗口,长短期兴趣,推荐系统,用户兴趣变化,推荐模型,遗忘曲线,户长,用户聚类,用户推荐,微博,真实数据,现用,满足用户,用户个性化,个性化信息,信息需求,一应,网络社交平台,验证模型,行为特征
AB值：
0.248262
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