賈俊芳+王秀義+鄭建新

摘要：傳統(tǒng)的協(xié)同過濾推薦方法是以精確的價值函數(shù)和準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)來對用戶行為興趣進(jìn)行描述，進(jìn)而提取用戶的興趣。而現(xiàn)實生活中用戶的行為興趣多是不精確、模糊的，甚至用戶自己也難以描述刻畫。通過模糊集合的理論方法度量用戶興趣在興趣類別上的不確定性程度，提出用戶的興趣因子單位評分穩(wěn)定度的定義；基于興趣因子單位評分穩(wěn)定度給出一種用戶不確定性興趣的發(fā)現(xiàn)方法，提出新的興趣評分預(yù)測算法。實驗驗證了基于模糊集的興趣發(fā)現(xiàn)方法在探索用戶新興趣方面具有有效性。endprint