【摘 要】
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针对商品检索排序问题,提出结合用户查询条件与用户浏览兴趣偏好的排序方法,目的是在不增加用户输入查询条件的前提下,提高用户对商品检索结果的满意度.根据用户提交的查询条
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院,南京理工大学高维信息智能感知与系统教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61202341);高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201502);科技部国家国际科技合作专项项目(2013DFB10070);湖南省创新平台专项(2012GK4106)资助
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针对商品检索排序问题,提出结合用户查询条件与用户浏览兴趣偏好的排序方法,目的是在不增加用户输入查询条件的前提下,提高用户对商品检索结果的满意度.根据用户提交的查询条件,对数据库中的商品进行筛选和初步排序.在此基础上,以用户的浏览行为分析用户对商品的兴趣浓度,并从用户的历史浏览记录中提取出用户的兴趣偏好模型,计算商品属性信息与用户偏好模型之间的相似度大小,对返回的排序结果进行调整优化.实验表明,基于用户兴趣偏好的排序结果更加符合用户的检索意图.
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