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《计算机应用》 2008年06期
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基于HMM模型的协同过滤推荐方法

黄光球  赵永梅  
【摘要】:考虑到用户浏览路径、时间、浏览次数都是影响推荐准确度的重要因素,提出一种基于隐马尔可夫模型(HMM)的动态协同过滤推荐方法。该方法首先用HMM模型模拟用户浏览网页时的行为,根据用户浏览网页时的行为建立最近邻集合。由于数据不是简单的用户评分,而是用户浏览网页的路径,这样就解决了数据稀疏问题和最初评价问题。并且使用HMM代替简单的相似模型来度量用户相似性,提高了最近邻推荐的准确性,解决了实时性推荐和数据空间的可扩展的问题。然后,提出了喜好度的概念并给出了计算方法,喜好度概念的加入能为目标用户推荐更适合的商品。最后,结合喜好度给出了基于HMM的协同过滤预测模型。通过对一个实例的研究验证了所提出的算法以及推荐模型的可行性。

【参考文献】
中国期刊全文数据库 前8条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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中国硕士学位论文全文数据库 前10条
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10 张强;机械加工尺寸预报建模的研究[D];西北农林科技大学;2002年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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7 游文;叶水生;;电子商务推荐系统中的协同过滤推荐[J];计算机技术与发展;2006年09期
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中国硕士学位论文全文数据库 前4条
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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中国重要报纸全文数据库 前1条
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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10 王月颖;中文最长名词短语识别研究[D];哈尔滨工业大学;2007年
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