用户兴趣模型能够极大的提高用户利用互联网的效率。目前的兴趣模型表示方法大多只包含不同兴趣主题的内容信息,而没有对不同兴趣主题之间进行一定的重要程度区分。在传统的VSM(Vector Space Model)向量中引入了兴趣度因子,进一步提出...用户兴趣模型能够极大的提高用户利用互联网的效率。目前的兴趣模型表示方法大多只包含不同兴趣主题的内容信息,而没有对不同兴趣主题之间进行一定的重要程度区分。在传统的VSM(Vector Space Model)向量中引入了兴趣度因子,进一步提出了主题兴趣度的概念并对主题兴趣度的提取方法进行了详细描述。实验结果表明,通过该方法建立的兴趣模型,能够较好的区分用户的不同兴趣,更加符合实际。展开更多
文摘用户兴趣模型能够极大的提高用户利用互联网的效率。目前的兴趣模型表示方法大多只包含不同兴趣主题的内容信息,而没有对不同兴趣主题之间进行一定的重要程度区分。在传统的VSM(Vector Space Model)向量中引入了兴趣度因子,进一步提出了主题兴趣度的概念并对主题兴趣度的提取方法进行了详细描述。实验结果表明,通过该方法建立的兴趣模型,能够较好的区分用户的不同兴趣,更加符合实际。