【24h】

NEWER: a NEuro fuzzy WEb Recommendation system

机译:较新的:一个神经模糊Web推荐系统

获取原文

摘要

In this paper we present NEWER, a neuro-fuzzy Web recommendation system that dynamically suggests interesting pages to the current user. NEWER employs a neuro-fuzzy approach in order to determine categories of users sharing similar interests and to extract a recommendation model in the form of fuzzy rules expressing associations between user categories and relevances of pages. The derived model is used by an online recommendation module to dynamically suggest interesting links. Comparative accuracy results show the effectiveness of NEWER.
机译:在本文中,我们呈现较新的,一个神经模糊的Web推荐系统,动态地向当前用户提供有趣的页面。较新的采用神经模糊方法,以确定用户分享类似兴趣的类别,并以模糊规则的形式提取推荐模型,表达用户类别之间的关联和页面相关性。派生模型由在线推荐模块使用,以动态建议有趣的链接。比较准确性结果表明了较新的有效性。

著录项

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利
获取原文

客服邮箱:kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备:11010802029741号 ICP备案号:京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有
  • 客服微信

  • 服务号