文献类型：期刊文章

作　　者：马翔[1] 李展[2]

MA Xiang1, LI Zhan2 （1.PianZhuan Group Information Center, Xianyang 712000, China; 2.Department of Information, Northwest University, Xi＇an 710069 China）

机构地区：[1]偏转集团信息中心,陕西咸阳712000 [2]西北大学信息学院,陕西西安710069

出　　处：《电脑知识与技术》

基　　金：基金项目： Supported by Program for New Century Excellent Talents in University under grant NCET-07-0693（教育部新世纪优秀人才支持计划项目）

年　　份：2010

期　　号：02X

起止页码：1445-1448

语　　种：中文

收录情况：普通刊

摘　　要：协同过滤系统是电子商务最重要的技术之一，用户相似度算法的优劣直接决定推荐性能的准确程度。现有推荐方法忽略用户上下文特征，因而用户相似度判定较差。针对该问题，该文提出了FSVMCF方法，该方法采取模糊上下文数据及上下文敏感SVM和协同过滤相结合方法，提高了推荐准确度。该文实验以汽车、飞机、火车等交通工具图像作为推荐对象，实验结果验证了该方法对于图像推荐的性能有较大提高。

关 键 词：图像推荐  模糊处理  上下文敏感 支撑向量机

分 类 号：TP18]