基于结果聚类分析的个性化推荐模型

广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2010, Vol. 28 ›› Issue (1): 113-116.

基于结果聚类分析的个性化推荐模型

罗文兵¹, 吴润秀², 王明文¹, 朱莹婷¹, 熊超¹

1.江西师范大学计算机信息工程学院,江西南昌 330022;
2.南昌工程学院计算机科学技术系,江西南昌 330099

收稿日期:2009-12-20 出版日期:2010-03-20 发布日期:2023-02-07
通讯作者: 王明文(1964—),男,江西南康人,江西师范大学教授,博士生导师。E-mail:mwwang@jxnu.edu.cn
基金资助:
国家自然科学基金资助项目(60963014,60663307);江西省自然科学基金资助项目(2007GZS0186); 江西省教育厅科技项目(GJJ09365);江西师范大学青年成长基金资助项目(2696)

Personalized Recommendation Model Based on Results Clustering Analysis

LUO Wen-bing¹, WU Run-xiu², WANG Ming-wen¹, ZHU Ying-ting¹, XIONG Chao¹

1. School of Computer Information and Engineering,Jiangxi Normal University,Nanchang Jiangxi 330022,China;
2. Department of Computer Science and Technology,Nanchang Institute of Technology,Nanchang Jiangxi 330099,China

Received:2009-12-20 Online:2010-03-20 Published:2023-02-07

摘要/Abstract

摘要： 提出一种基于结果聚类分析的个性化推荐模型。首先根据用户的访问行为建立用户兴趣模型,再利用多种信息的融合算法对搜索结果重新排序,最后对结果进行聚类分析,调整不同类别文档的权重后进行推荐。教学科研信息推送实验结果表明,基于结果聚类分析的个性化推荐模型能提高推荐效果。

关键词: 个性化推荐, 信息检索, 聚类分析

Abstract: This paper proposes a personalized recommendation model based on results clustering analysis.First,a user model is established accordingtothe user behavior;Then the search results are re-sorted by using multiple information fusion algorithms.Finally clustering analysis on results is carried out and recommendations are made by adjusting the weight of different class document.The experimental results of teaching scientific research information recommendation show that this model can improve the recommendationeffectiveness.

Key words: personalized recommendation, information retrieval, clustering analysis

中图分类号:

TP391

罗文兵, 吴润秀, 王明文, 朱莹婷, 熊超. 基于结果聚类分析的个性化推荐模型[J]. 广西师范大学学报（自然科学版）, 2010, 28(1): 113-116.

LUO Wen-bing, WU Run-xiu, WANG Ming-wen, ZHU Ying-ting, XIONG Chao. Personalized Recommendation Model Based on Results Clustering Analysis[J]. Journal of Guangxi Normal University(Natural Science Edition), 2010, 28(1): 113-116.

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