时间上可持续的多兴趣偏好推荐系统

1

作者 尹祎 林钰斌 张威 《计算机系统应用》 2023年第11期140-148,共9页

近年来,推荐系统已经成为数据分析与挖掘、信息检索领域方向的热点.然而,部分推荐系统应用于用户多兴趣偏好还存在着问题:首先用户的兴趣不唯一,且对多个兴趣的偏好不等同;其次用户当前的兴趣是否会在未来时间中持续.基于此,本文通过利... 近年来,推荐系统已经成为数据分析与挖掘、信息检索领域方向的热点.然而,部分推荐系统应用于用户多兴趣偏好还存在着问题:首先用户的兴趣不唯一,且对多个兴趣的偏好不等同;其次用户当前的兴趣是否会在未来时间中持续.基于此,本文通过利用用户产生多兴趣并捕获其个性化需求的可持续性,提出了一种MIES算法模型,该模型能够很好捕捉到用户潜在的多种兴趣,并注重用户兴趣的可持续,提高了推荐的质量.通过对比实验表明该模型有效解决了推荐系统对用户多维兴趣的捕捉和个性化兴趣的可持续性. 展开更多

关键词 数据分析与挖掘 多兴趣偏好 个性化兴趣 可持续性 推荐系统

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融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型研究

2

作者 唐潘 汪学明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第24期268-276,共9页

针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题,提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型(TAIP)。在TAIP模型中,将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中,并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机... 针对传统的推荐模型无法挖掘用户细粒度兴趣偏好的问题,提出了一种融合时间感知与兴趣偏好的推荐模型(TAIP)。在TAIP模型中,将用户交互的时间间隔信息作为辅助信息引入到序列嵌入矩阵中,并设计多尺度时序卷积网络与通道和空间注意力机制精准地提取细粒度短期偏好,同时采用Transformer编码器挖掘目标项目与用户兴趣之间的长期偏好,最后利用全连接网络实现全局特征融合提供推荐。在公开数据集MovieLens-1M和YELP上进行实验,实验结果表明TAIP模型在HR、NDCG和MRR评价指标上相较于其他模型至少提升了4.84%和1.38%,具有更佳的推荐性能,验证了TAIP模型的有效性。 展开更多

关键词 推荐模型 时间感知 时序卷积网络 注意力机制 兴趣偏好

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基于社交关系和影响力的在线社交网络用户兴趣偏好获取方法研究 被引量：12

3

作者 何军 刘业政 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2014年第7期730-739,共10页

在线社交网络成为人们网络生活的最主要平台,人们基于兴趣偏好等原因集聚形成各个网络社区,共同参与感兴趣话题的讨论,表达自己的观点和看法,寻找感兴趣的内容,因此识别在线社交网络中用户的兴趣偏好,具有重要意义.本文首先分析用户在... 在线社交网络成为人们网络生活的最主要平台,人们基于兴趣偏好等原因集聚形成各个网络社区,共同参与感兴趣话题的讨论,表达自己的观点和看法,寻找感兴趣的内容,因此识别在线社交网络中用户的兴趣偏好,具有重要意义.本文首先分析用户在社交网络中的行为,提出从用户发布信息、基于共同参与话题的社交关系中寻找相似兴趣最近邻,和再考虑用户在社交网络中影响力的相似兴趣最近邻,三种获取用户兴趣偏好的方法.最后利用百度贴吧数据集实验,比较三种方法的使用效果.实验表明考虑用户影响力的最近邻方法获取用户兴趣偏好的方法效果最好,而且这种方法不需要利用用户本身信息,仅仅只需要通过其最近邻用户就可以获得更加准确的用户兴趣偏好. 展开更多

关键词 兴趣偏好 在线社交网络 LDA模型 偏好获取 百度贴吧

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图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型的建立仿真 被引量：3

4

作者 冯静 张福泉 《沈阳工业大学学报》 EI CAS 北大核心 2017年第2期188-192,共5页

针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量... 针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量,并以此为基础,采用相关反馈模型Rocchio算法对读者兴趣图书检索进行扩展,引入聚类分析法建立图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型.实验仿真结果表明,采用改进模型时,其挖掘效率、时间及误差均优于传统模型. 展开更多

关键词 图书信息 检索 读者兴趣偏好 挖掘模型 兴趣因子 兴趣距离 图书相似度 扩展

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一种考虑兴趣偏好的Top-k众包开发者推荐方法 被引量：2

5

作者 于旭 何亚东 +2 位作者 梁宏涛 江峰 杜军威 《山东科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2021年第3期58-70,共13页

随着云开发技术的不断发展,以众包软件平台为代表的在线开发者社区成为软件工程领域一个新的研究热点。如何为平台中的任务发布者及时、准确地推荐开发者是具有现实意义的重要问题。本研究提出一种考虑兴趣偏好的Top-k众包开发者推荐方... 随着云开发技术的不断发展,以众包软件平台为代表的在线开发者社区成为软件工程领域一个新的研究热点。如何为平台中的任务发布者及时、准确地推荐开发者是具有现实意义的重要问题。本研究提出一种考虑兴趣偏好的Top-k众包开发者推荐方法,改变传统Top-k推荐列表的生成模式,有针对性地为任务推荐符合条件的开发者。首先结合平台丰富的异构信息提取任务特征,考虑兴趣感知特征和评分数据构建开发者初始推荐列表,挖掘列表内开发者多个维度特征,并利用加权融合策略生成开发者综合能力特征;随后通过开发者列表分类器,完成任务与开发者列表的分类匹配,生成候选开发者推荐列表;最后基于候选列表内开发者的相似情况,为任务推荐匹配度最高的开发者列表。此外,提出两种冷启动解决方案,有效缓解推荐时面临的开发者冷启动问题。为了评估整个模型的性能,从ZhuBaJie平台和TopCoder平台爬取数据进行了实验,结果表明,本方法在准确率和覆盖率等多个评价指标上都取得了较好的结果。 展开更多

关键词 众包软件平台 开发者推荐 Top-k推荐 异构信息 兴趣偏好

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使用群体兴趣偏好度的协同过滤推荐 被引量：1

6

作者 刘旭东 陈德人 钟苏丽 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第34期129-131,共3页

推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度... 推荐系统是电子商务系统中最重要的技术之一,用户相似性度量方法是影响推荐算法准确率高低的关键因素。针对用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法的不足,提出了一种基于群体兴趣偏好度的协同过滤推荐算法,根据群体兴趣偏好度来预测用户对未评分项目的评分,在此基础上再采用传统的相似性度量方法计算目标用户的最近邻居。实验结果表明,该算法可以有效解决用户评分数据极端稀疏情况下传统相似性度量方法存在的问题,显著提高推荐系统的推荐质量。 展开更多

关键词 协同过滤 群体兴趣偏好度 平均绝对偏差

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基于用户兴趣偏好度的音乐智能推荐系统设计分析 被引量：3

7

作者 张利鸽 《电子设计工程》 2022年第11期189-193,共5页

为准确向用户推荐感兴趣的音乐,提升应用对象市场占有率,该文设计了由数据采集模块、离线数据处理模块和在线推荐模块共同组成的基于用户兴趣偏好度的音乐智能推荐系统。数据采集模块采集用户注册信息、对目标音乐的在线评分数据,并进... 为准确向用户推荐感兴趣的音乐,提升应用对象市场占有率,该文设计了由数据采集模块、离线数据处理模块和在线推荐模块共同组成的基于用户兴趣偏好度的音乐智能推荐系统。数据采集模块采集用户注册信息、对目标音乐的在线评分数据,并进行在线调查采集相关数据。离线数据处理模块以数据采集模块采集的数据为基础,构建POI关联图,以此为基础基于时间分析计算确定用户兴趣偏好度。在线推荐模块采用协同过滤推荐算法,针对不同用户需求为用户推荐符合其偏好的音乐。实验结果显示,该系统可准确向用户推荐感兴趣的音乐,将应用对象市场占有率提升至92.4%。 展开更多

关键词 兴趣偏好度 音乐推荐 数据采集 离线计算 关联时间 协同过滤

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考虑兴趣偏好和多事件影响的网络事件推演模型研究

8

作者 臧洁 任旭 《辽宁大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第4期298-306,共9页

通过建模对网络事件传播推演进行研究是网络舆情领域的重点研究方向,现有模型存在事件容量小、仅能容纳单一事件以及忽略用户个体兴趣偏好的缺陷.因此,本文首先提出兼顾平台用户兴趣特征与个体偏好差异性的元胞自动机矩阵;其次在经典SI... 通过建模对网络事件传播推演进行研究是网络舆情领域的重点研究方向,现有模型存在事件容量小、仅能容纳单一事件以及忽略用户个体兴趣偏好的缺陷.因此,本文首先提出兼顾平台用户兴趣特征与个体偏好差异性的元胞自动机矩阵;其次在经典SIR传染病模型的基础上,针对多事件容量改进得到多重SIR状态转换关系,构建出适用于网络事件的传播推演模型.经过推演实验得出,该模型针对不同类型事件同时期扩散程度对比指标表现良好.同时,为了进一步验证模型的有效性,本文对辟谣信息传播过程采用了双信息源共同传播方式进行推演,为网络舆情研究提供了新的参考. 展开更多

关键词 用户个体兴趣偏好 多事件影响 元胞自动机 SIR状态转换 网络事件传播推演模型

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基于用户兴趣偏好的网络文档检索

9

作者 韩海清 陈颉 《计算机光盘软件与应用》 2012年第8期76-76,72,共2页

本文提出了一种基于用户兴趣偏好的网络文档检索策略。用户长期浏览网页的过程中搜集用户的兴趣偏好特征值,并将表达用户偏好的关键词按序排列,以语义关联度为标准对每次搜索引擎的网页排序结果进行重排,并在此过程中充分考虑用户偏好... 本文提出了一种基于用户兴趣偏好的网络文档检索策略。用户长期浏览网页的过程中搜集用户的兴趣偏好特征值,并将表达用户偏好的关键词按序排列,以语义关联度为标准对每次搜索引擎的网页排序结果进行重排,并在此过程中充分考虑用户偏好信息的保护。用户兴趣偏好特征值通过用户的浏览反馈行为对自身进行动态修改,使其不断捕获变化着的用户兴趣热点。实验表明,基于用户兴趣偏好的网络文档检索策略较传统的文档检索在召回率、准确率等性能指标上有所提高。 展开更多

关键词 兴趣偏好 检索重排 语义权重 文档检索

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融合用户兴趣偏好与影响力的目标社区发现 被引量：6

10

作者 刘海姣 马慧芳 +1 位作者 赵琪琪 李志欣 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期70-82,共13页

目标社区检测旨在找到符合用户偏好的有凝聚力的社区.然而,所有现有工作要么在很大程度上忽视社区的外部影响,要么不是"基于目标的",即不适合目标请求.为了解决这一问题,提出面向属性网络的融合用户兴趣偏好与社区影响力的目... 目标社区检测旨在找到符合用户偏好的有凝聚力的社区.然而,所有现有工作要么在很大程度上忽视社区的外部影响,要么不是"基于目标的",即不适合目标请求.为了解决这一问题,提出面向属性网络的融合用户兴趣偏好与社区影响力的目标社区发现方法,挖掘与用户偏好相关且最具一定影响力的高质量社区.首先,综合节点结构与属性信息,挖掘包含样例节点的极大k-团作为潜在目标社区核心,并设计熵加权属性权重计算方法来捕获潜在目标社区属性子空间权重,挖掘用户偏好;其次,融合社区内部紧密性和外部可分离性定义社区质量函数,以极大k-团为核心扩展得到高质量的潜在目标社区;最后,定义社区的外部影响分数量化办法,并结合社区质量函数值及外部影响分数对所有潜在目标社区排序,输出综合质量较高的社区为目标社区.此外,在计算极大k-团的属性子空间权重时,设计了2重剪枝策略提升方法的性能和效率.在人工网络和真实网络数据集上的实验结果印证了所提方法的效率和有效性. 展开更多

关键词 用户兴趣偏好 极大k-团 属性子空间 社区影响力 目标社区发现

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融合动态兴趣偏好与特征信息的序列推荐 被引量：1

11

作者 普洪飞 邵剑飞 +1 位作者 张小为 魏榕剑 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期708-717,共10页

传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息... 传统的序列推荐通常忽略用户和项目特征信息的重要性,且无法有效对动态的兴趣偏好进行建模.因此,提出融合动态兴趣与特征信息的序列推荐算法.该算法通过对目标项目进行动态兴趣建模,克服兴趣转移带来的影响;同时融合用户和项目特征信息模拟真实的用户行为以提高推荐的性能.首先,针对动态兴趣建模,采用辅助函数应用下一个行为监督上一个隐藏兴趣状态的学习,并采用带注意力机制的门控循环单元为不同的兴趣状态对目标影响程度赋予不同的权重;然后,针对用户和项目特征信息特征融合,采用平凡注意力机制为影响目标项目的特征赋予不同的权重,并通过多头注意力机制进行深层次的特征提取;最后,融合用户动态兴趣表示和用户项目特征表示输入到多层感知机.在Yelp和MovieLens-1M数据集上进行仿真实验,结果表明提出模型的性能比一些基线模型有较好的提升. 展开更多

关键词 动态兴趣偏好建模 用户和项目特征提取 平凡注意力机制 多头注意力机制 序列推荐

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基于用户类别兴趣偏好的个性化排序方法 被引量：1

12

作者 吴谈 周栋 包恒泽 《湖南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期104-112,共9页

信息检索中,个性化排序在传统的基于内容匹配的排序算法基础上,结合用户兴趣特征,返回更符合用户需求的检索结果.由于用户数据存在稀疏性和兴趣爱好不均衡等问题,用户兴趣偏好模型构建通常不是很精确,检索效果也不佳.本文在前人研究的... 信息检索中,个性化排序在传统的基于内容匹配的排序算法基础上,结合用户兴趣特征,返回更符合用户需求的检索结果.由于用户数据存在稀疏性和兴趣爱好不均衡等问题,用户兴趣偏好模型构建通常不是很精确,检索效果也不佳.本文在前人研究的基础上,提出了一种基于用户类别偏好的个性化排序方法.该方法首先借助词向量技术计算查询词和文档标签集之间的语义相似程度,其次,考虑到用户对不同兴趣的偏好程度不一,通过构建用户兴趣偏好模型,计算出用户对不同兴趣类别的偏好程度,对待查询文档进行个性化处理,以达到个性化排序的目的.在真实数据集上的实验表明,与传统方法相比,本文提出的方法可以有效地改善用户的个性化检索效果. 展开更多

关键词 个性化排序 社会化标注 词向量 兴趣偏好模型

原文传递

基于模糊聚类与用户兴趣的协同过滤推荐算法

13

作者 郭晓宇 沈宇麒 崔衍 《软件导刊》 2023年第9期124-131,共8页

针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏、推荐效率低等问题,提出一种基于模糊聚类与用户兴趣的协同过滤推荐算法。首先,分别构建用户—物品评分矩阵和用户—兴趣偏好矩阵;其次,使用粒子群优化的模糊聚类算法对用户兴趣进行聚类,将具... 针对传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏、推荐效率低等问题,提出一种基于模糊聚类与用户兴趣的协同过滤推荐算法。首先,分别构建用户—物品评分矩阵和用户—兴趣偏好矩阵;其次,使用粒子群优化的模糊聚类算法对用户兴趣进行聚类,将具有相似偏好的用户对该物品评分的平均值填充用户—物品评分矩阵,缓解了用户数据的稀疏性;最后,该算法综合考虑了用户—物品评分矩阵以及用户—兴趣偏好矩阵计算用户相似度,并引入物品类型惩罚因子,进一步改善用户偏好的准确度。实验结果表明,该算法能有效缓解数据的稀疏性,提高推荐算法的准确度。 展开更多

关键词 协同过滤 模糊聚类 粒子群优化算法 兴趣偏好

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基于长短期偏好的自适应融合推荐算法

14

作者 周倩 王逊 +1 位作者 王云沼 黄树成 《江苏科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第4期57-64,共8页

现有的推荐算法能够以静态方式捕获用户长期兴趣特征,但忽略用户兴趣不断变化的特性,对短期动态偏好捕获无效,使推荐效果大打折扣.为有效结合用户长期和短期兴趣偏好,学习历史行为序列中蕴含的短期兴趣特征,提出了一种新的算法(RUCF),... 现有的推荐算法能够以静态方式捕获用户长期兴趣特征,但忽略用户兴趣不断变化的特性,对短期动态偏好捕获无效,使推荐效果大打折扣.为有效结合用户长期和短期兴趣偏好,学习历史行为序列中蕴含的短期兴趣特征,提出了一种新的算法(RUCF),通过矩阵分解(MF)学习用户和项目信息从而捕获长期兴趣,再使用两层门控循环单元(GRU)捕获历史交互行为序列中的短期动态兴趣,最后,将长期和短期兴趣偏好自适应融合进行预测推荐.算法在门控循环单元中引入注意力机制改进更新门结构,能够学习更有价值的短期兴趣,通过MovieLens-1M和Electronics数据集上的实验结果表明:该算法能提高推荐准确性,与其他相关算法相比具有明显的优越性. 展开更多

关键词 协同过滤算法 用户兴趣偏好 注意力机制 循环神经网络 门控循环单元

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基于用户兴趣优化网络结构的语义重叠社区发现

15

作者 杨汕 程树林 郑羽 《安庆师范大学学报（自然科学版）》 2023年第3期83-88,共6页

语义重叠社区发现是社交网络中的一个研究热点,但是现有方法忽略了用户兴趣行为特征和网络拓扑结构特征的有效融合。为此,本文提出了一种用户兴趣偏好优化网络结构的语义重叠社区发现方法。首先利用Word2Vec来提取用户行为的语义信息,... 语义重叠社区发现是社交网络中的一个研究热点,但是现有方法忽略了用户兴趣行为特征和网络拓扑结构特征的有效融合。为此,本文提出了一种用户兴趣偏好优化网络结构的语义重叠社区发现方法。首先利用Word2Vec来提取用户行为的语义信息,并构建用户兴趣偏好模型以对社交网络结构进行优化,再基于用户兴趣偏好改进了传统的PageRank算法,从而用于优选种子节点,最后围绕种子节点进行局部社区发现。在3个真实数据集上检验了本文算法模型的可行性和科学性,通过与多个主流方法的性能对比,结果表明在重叠社区发现中将用户语义属性和网络拓扑属性进行融合,不仅可以优化网络结构,有效缓解买卖流量和僵尸粉等不合理现象,还可以提高语义重叠社区发现的准确率,并有利于进行个性化推荐和避免资源浪费。 展开更多

关键词 社交网络 语义重叠社区 兴趣偏好 种子节点

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基于兴趣传播的用户相似性计算方法研究 被引量：8

16

作者 廖大强 印鉴 +1 位作者 邬依林 邹杜 《计算机应用与软件》 CSCD 2015年第10期95-100,104,共7页

针对传统的协同过滤算法中存在数据稀疏性和冷启动的不足,分析目前已有的解决方案,提出基于用户兴趣传播的协同过滤算法。在改进算法中可以让用户兴趣进行直接传播,使得用户兴趣游走以及更新,计算用户-兴趣的分布矩阵从而获取用户兴趣... 针对传统的协同过滤算法中存在数据稀疏性和冷启动的不足,分析目前已有的解决方案,提出基于用户兴趣传播的协同过滤算法。在改进算法中可以让用户兴趣进行直接传播,使得用户兴趣游走以及更新,计算用户-兴趣的分布矩阵从而获取用户兴趣的相似性,然后对上述过程通过算法描述其实现过程,最后对算法进行实验分析。在这个算法当中不仅解决用户的兴趣的相似性计算问题,又考虑到其他的邻居的用户对于目标用户兴趣偏好的影响,在数据稀疏性的情况下保证了算法的有效性,在一定程度上提高了性能。仿真实验表明,算法的性能具有可行性和有效性。 展开更多

关键词 数据稀疏性 用户兴趣 直接传播 兴趣游走 兴趣偏好 协同过滤

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支持用户偏好与数据流行度的ICN缓存管理机制 被引量：1

17

作者 李洁 王兴伟 黄敏 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2015年第5期916-921,共6页

作为ICN(Information Centric Networking,信息中心型网络)的主要特征之一,网内缓存在改善网络性能方面起着重要作用,如何合理地利用有限的缓存空间存放数据对象的副本信息,降低网络流量开销,成为ICN网络缓存管理的重点.考虑到用户对不... 作为ICN(Information Centric Networking,信息中心型网络)的主要特征之一,网内缓存在改善网络性能方面起着重要作用,如何合理地利用有限的缓存空间存放数据对象的副本信息,降低网络流量开销,成为ICN网络缓存管理的重点.考虑到用户对不同数据对象的偏好不同及数据对象的流行度的概念,提出一种ICN环境下的缓存管理机制.该机制通过对数据对象语义信息的分析,将数据对象划分为不同类型,根据用户对不同数据类型的偏好不同解决数据对象副本的放置问题,基于数据对象的流行度与数据对象的访问率之间的关系,设计了相应的流行度调节方案,解决缓存空间的有限性带来的缓存替换问题.仿真结果表明该机制在提高本地缓存命中率,减轻网络流量开销方面是可行和有效的. 展开更多

关键词 ICN 兴趣偏好 流行度 缓存管理

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智媒时代基层部队思想政治教育应对“信息茧房”举措研究

18

作者 徐启利 《政工学刊》 2024年第1期47-49,共3页

“信息茧房”是指网络媒介针对用户主体的兴趣偏好、行为特征和价值取向等信息需求,通过技术手段推送同质化内容,使获取信息的广度、认知的深度被封闭在像茧一样的空间里。“信息茧房”概念最早由美国学者桑斯坦提出:“网络虽然能够带... “信息茧房”是指网络媒介针对用户主体的兴趣偏好、行为特征和价值取向等信息需求,通过技术手段推送同质化内容,使获取信息的广度、认知的深度被封闭在像茧一样的空间里。“信息茧房”概念最早由美国学者桑斯坦提出:“网络虽然能够带来更多的咨询选择和更便捷的信息搜索,但公众只注意自己选择的信息和使自己愉悦的通信领域,久而久之,会将自身桎梏于像蚕茧一样的‘信息茧房’之中。”“信息茧房”是信息发出和信息接收的异化,对基层官兵产生诸多负面影响,给基层部队思想政治教育带来潜在风险。 展开更多

关键词 信息接收 信息搜索 信息茧房 兴趣偏好 网络媒介 智媒时代 通信领域 用户主体

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基于用户兴趣的多属性效用算法的研究

19

作者 勾智楠 《河北工业科技》 CAS 2012年第2期82-85,97,共5页

针对用户兴趣提供个性化的搜索服务一直是搜索引擎系统追求的目标。提出了基于用户兴趣的多属性效用算法,该算法使用效用性算法并结合了实体多个属性偏好因子和遗忘因子,更好地表达用户的兴趣偏好并实现动态更新,提高检索的准确性,实现... 针对用户兴趣提供个性化的搜索服务一直是搜索引擎系统追求的目标。提出了基于用户兴趣的多属性效用算法,该算法使用效用性算法并结合了实体多个属性偏好因子和遗忘因子,更好地表达用户的兴趣偏好并实现动态更新,提高检索的准确性,实现搜索过程的个性化服务。 展开更多

关键词 兴趣度 多属性效用算法 遗忘因子 兴趣偏好

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运单信息 谁在拿它做交易

20

作者 梁鸿宇(整理) 《中国储运》 2024年第1期34-34,共1页

一张快递运单能泄露多少个人信息?据了解,当前,我国日均快递业务量已超3.3亿件,由此产生的大量寄递数据,给个人信息保护带来严峻挑战。有调查显示,透过快递运单上显示的姓名、手机号和地址,能还原出90%的个人信息。尤其是通过手机号,可... 一张快递运单能泄露多少个人信息?据了解,当前,我国日均快递业务量已超3.3亿件,由此产生的大量寄递数据,给个人信息保护带来严峻挑战。有调查显示,透过快递运单上显示的姓名、手机号和地址,能还原出90%的个人信息。尤其是通过手机号,可查到绑定的微信、支付宝等平台账号,进而了解个人兴趣偏好和消费习惯等。 展开更多

关键词 个人信息保护 支付宝 消费习惯 运单 快递 兴趣偏好

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