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摘要
[目的/意义]针对由于用户需求不明确而导致用户行为变化等问题,引入用户搜索状态,设计不同搜索状态的下的用户推荐策略,实现系统自适应动态推荐。[方法/过程]分析用户偏好和行为特征,将其抽象为搜索状态,引入搜索状态值来表示各个状态;对基本蚁群算法进行改进,设计不同搜索状态下的路径搜索策略,根据状态变化动态调整信息启发函数和期望函数,逐步完善推荐策略。[结果/结论]基于搜索状态的用户推荐策略在推荐覆盖率和查准率方面较传统的推荐算法准确性更高,具有更高的实际应用价值。
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单位上海立信会计金融学院
