通信学报
通信學報
통신학보
JOURNAL OF CHINA INSTITUTE OF COMMUNICATIONS
2014年
9期
112-121
,共10页
刘胜宗%樊晓平%廖志芳%胡佳
劉勝宗%樊曉平%廖誌芳%鬍佳
류성종%번효평%료지방%호가
Web挖掘%类时齐隐Markov模型%平稳分布%用户聚类%个性化推荐%HMM
Web挖掘%類時齊隱Markov模型%平穩分佈%用戶聚類%箇性化推薦%HMM
Web알굴%류시제은Markov모형%평은분포%용호취류%개성화추천%HMM
Web mining%classified time homogeneous hidden Markov model%stationary distribution%user clustering%personalized recommendation%HMM
静态模型在推荐系统中往往将用户的兴趣偏好看作是固定不变的,而在一定程度上与实际并不符合.为此,基于隐Markov动态模型提出一种融合停留时间的类时齐隐Markov个性化推荐模型(ctqHMM).该模型用隐含状态变量的转移来模拟Web用户的兴趣变迁,并用停留时间来描述用户对某一偏好感兴趣的程度和所推荐页面的重要性.然后,提出一种基于该模型平稳分布的用户聚类方法,并将其用于推荐系统中.在真实的Web服务器访问记录数据上的实验证明,类时齐隐Markov模型具有更好的推荐性能.
靜態模型在推薦繫統中往往將用戶的興趣偏好看作是固定不變的,而在一定程度上與實際併不符閤.為此,基于隱Markov動態模型提齣一種融閤停留時間的類時齊隱Markov箇性化推薦模型(ctqHMM).該模型用隱含狀態變量的轉移來模擬Web用戶的興趣變遷,併用停留時間來描述用戶對某一偏好感興趣的程度和所推薦頁麵的重要性.然後,提齣一種基于該模型平穩分佈的用戶聚類方法,併將其用于推薦繫統中.在真實的Web服務器訪問記錄數據上的實驗證明,類時齊隱Markov模型具有更好的推薦性能.
정태모형재추천계통중왕왕장용호적흥취편호간작시고정불변적,이재일정정도상여실제병불부합.위차,기우은Markov동태모형제출일충융합정류시간적류시제은Markov개성화추천모형(ctqHMM).해모형용은함상태변량적전이래모의Web용호적흥취변천,병용정류시간래묘술용호대모일편호감흥취적정도화소추천혈면적중요성.연후,제출일충기우해모형평은분포적용호취류방법,병장기용우추천계통중.재진실적Web복무기방문기록수거상적실험증명,류시제은Markov모형구유경호적추천성능.
