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A Personalized Recommendation Model Based on Contextual Information

机译:基于上下文信息的个性化推荐模型

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摘要

Personalized recommendation offers a new way to solve the problem of information overload. In order to effectively build user model and improve the effect of personalized recommendation, this paper proposes a novel model for mining contextual information of non-structure text, and insects the contextual information into user model, which enriches user model. The experiment results shown that the model can greatly improve the recommendation performance when the model is applied to contextual data of the recommender system in hotel.
机译:个性化推荐提供了一种解决信息过载问题的新方法。为了有效构建用户模型并提高个性化推荐的效果,本文提出了一种用于挖掘非结构文本的上下文信息的新型模型,以及昆虫中的语学信息,从而提高用户模型。实验结果表明,当模型应用于Hotel的推荐系统的上下文数据时,该模型可以大大提高推荐性能。

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