【摘 要】
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用户建模是实现个性化服粒度用户模型的定义,结合用户的背景知识,提出了一种客户端细粒度用户建模方法.采用词频方法选择的特征子集和改进的k近邻分类器构成用户模型.本文的
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用户建模是实现个性化服粒度用户模型的定义,结合用户的背景知识,提出了一种客户端细粒度用户建模方法.采用词频方法选择的特征子集和改进的k近邻分类器构成用户模型.本文的细粒度用户建模方法不需要用户的频繁交互,也不必对用户兴趣作推测,具有更好的系统亲和力和性能.实验表明,当特征个数为40时,构建的细粒度用户模型的分类精度可达90%以上;在细粒度用户模型中,大量的特征对用户模型没有意义.
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