国内电子商务个性化推荐研究进展:核心技术OACHSSCDCSSCICSTPCD
Research Development of E-Commerce Personalized Recommendation in China: Core Technology
本文从用户兴趣建模、推荐机制、信息资源管理三方面阐述了国内电子商务个性化推荐研究进展:用户兴趣建模研究用户兴趣模型表示、初始化、进化;推荐机制按实现方式分协同过滤推荐、基于内容推荐、基于规则推荐、基于知识推荐、基于效用推荐、基于人口统计推荐、混合推荐;信息资源管理研究集中在数据挖掘和存储.
孙雨生;张晨;任洁;朱礼军
湖北工业大学经济与管理学院,湖北武汉430068中国科学技术信息研究所信息技术支持中心,北京100038湖北工业大学区域产业生态发展协同创新中心,湖北武汉430068湖北工业大学经济与管理学院,湖北武汉430068
信息技术与安全科学
电子商务个性化推荐研究进展用户兴趣建模推荐机制
《现代情报》 2017 (4)
基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模型研究
151-157,7
国家自然科学基金资助项目“基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模型研究”(项目编号:71003032)中国博士后科学基金资助项目“基于领域本体的数字图书馆用户兴趣建模研究”(项目编号:2014M560107)湖北省社会科学基金资助项目“语义网格环境下数字图书馆个性化推荐机制及其应用研究”(项目编号:2015108)全国大学生创新创业训练项目“美源网生态农场项目方案设计”(项目编号:201310500035).
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