A user profile is firstly presented in this paper,and use the Web example to represent the interest of users.
本文提出了一种用户兴趣模型,以用户感兴趣的实例文档作为用户兴趣的表示方法。
参考来源 - 用户兴趣实例模型与KThen, the concepts of semantic vectors and weight vectors are introduced. Futhermore, the the class closeness degree is defined to extract the user profile.
应用NMF算法分解项.文本矩阵来获取项之间的相关性,在此基础上,引入语义向量和权重向量的概念,并通过定义语义向量的类别紧密度来提取用户模板。
参考来源 - 基于语义的网络知识获取相关技术研究As a general description of the user, user profile is key to the personalized information service and decisive to its efficiency and quality.
因此用户概貌,作为对用户个性化特征的全面描述,是个性化系统的核心和关键,决定着个性化服务的效率和质量。
参考来源 - 基于形式概念分析的用户本体概貌研究·2,447,543篇论文数据,部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
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