用户兴趣模型是个性化推荐技术的基础与核心,针对现有用户兴趣模型在模型建立阶段用户兴趣评价的不足,提出了一种基于混合行为评价兴趣度值的方法。突出了用户阅读时间的特殊性,在用户阅读时间异常的情况下利用其他浏览行为来量化用户兴趣度,并结合用户的浏览内容提出了用户兴趣模型的表示和更新机制,从而建立用户兴趣模型。实验验证了兴趣度度量方法的有效性,将测试结果与K-means聚类模型进行比较,证明该模型的推荐准确度有明显提高。
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