电信科学
電信科學
전신과학
TELECOMMUNICATIONS SCIENCE
2011年
6期
54-58
,共5页
赵华%林政%方艾%杨翊平
趙華%林政%方艾%楊翊平
조화%림정%방애%양익평
移动电子商务%个性化推荐%知识树%EM算法
移動電子商務%箇性化推薦%知識樹%EM算法
이동전자상무%개성화추천%지식수%EM산법
本文提出了一种有别于传统方法的、新颖的基于知识树的文档推荐算法,首先利用互联网资源构建基于词的知识树,然后运用EM算法不断用待分类的新文档自动更新知识树,使得词分类和文档分类结果同时达到最优,该算法不依赖于标注好的训练语料,是一种半监督的机器学习算法.在实际应用中,根据用户在移动互联网的互动行为,映射到知识树的相关分类,将同类的商品推荐给用户.在移动电子商务网络社区项目中,实验表明了该算法具有较高的执行效率,推荐结果的用户满意度约为83%.
本文提齣瞭一種有彆于傳統方法的、新穎的基于知識樹的文檔推薦算法,首先利用互聯網資源構建基于詞的知識樹,然後運用EM算法不斷用待分類的新文檔自動更新知識樹,使得詞分類和文檔分類結果同時達到最優,該算法不依賴于標註好的訓練語料,是一種半鑑督的機器學習算法.在實際應用中,根據用戶在移動互聯網的互動行為,映射到知識樹的相關分類,將同類的商品推薦給用戶.在移動電子商務網絡社區項目中,實驗錶明瞭該算法具有較高的執行效率,推薦結果的用戶滿意度約為83%.
본문제출료일충유별우전통방법적、신영적기우지식수적문당추천산법,수선이용호련망자원구건기우사적지식수,연후운용EM산법불단용대분류적신문당자동경신지식수,사득사분류화문당분류결과동시체도최우,해산법불의뢰우표주호적훈련어료,시일충반감독적궤기학습산법.재실제응용중,근거용호재이동호련망적호동행위,영사도지식수적상관분류,장동류적상품추천급용호.재이동전자상무망락사구항목중,실험표명료해산법구유교고적집행효솔,추천결과적용호만의도약위83%.
