文献类型：期刊文章

作　　者：蔡淑琴[1] 胡慕海[2] 叶波[3] 马玉涛[1]

机构地区：[1]华中科技大学企业商务智能工程研究所,武汉430074 [2]武汉纺织大学管理学院,武汉430074 [3]广西科技信息网络中心,南宁530012

出　　处：《情报学报》

基　　金：国家自然科学基金项目“微内容生产加工模式及其支持平台的研究”（71071066）;国家自然科学基金重点项目“移动商务的基础理论与技术方法研究”（70731001）

年　　份：2011

卷　　号：30

期　　号：8

起止页码：802-811

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSSCI、CSSCI2010_2011、INSPEC、JST、NSSD、RCCSE、RWSKHX、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：识别用户偏好漂移是维护用户偏好模式、确保偏好描述准确的关键之一,随着移动商务的迅猛发展,近年来越来越受到重视。一个研究方向是基于聚类实现偏好漂移的识别,但目前研究对于资源对象间多元的弱关联处理存在不足,为此本文结合情境化推荐的特征,构建了情境化资源的超图模型,在对资源相似度、资源簇相似度、用户偏好漂移度等相关概念定义的基础上,提出了一种识别用户偏好漂移的方法。该方法在两阶段层次聚类架构中引人多级超图分割算法,通过两组实验验证了方法的有效性。本文对方法复杂性和应用机制也进行了探讨。

关 键 词：超图模式  情境化推荐  偏好漂移  

分 类 号：F713.36]