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信息推荐概念及其应用实例

(2007-10-01 15:48:33)
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信息推荐

信息检索

信息过滤

 所谓信息推荐(Information Recommendation,以下简称IR)就是将满足信息需求的信息通过某种方式推荐给相关用户,尤其是将最新的满足需求的信息推荐给用户。推荐的方式可以是系统主动通知用户,也可以是用户主动去获取。

1. 基于协同过滤的推荐系统:美国俄列冈州立大图书馆开发的SERF推荐系统、Connotea社会书签系统、亚马逊网络书店、当当网上商城、卓越亚马逊网上商城网等。

2. 基于内容的推荐系统:①Google 快讯:它将符合用户指定主题(一组关键词)的在线新闻通过电子邮件发送;②百度邮件新闻订阅:它将符合用户指定主题(一组关键词)或某类新闻(预先分类好)的新闻通过邮件定时发送;③图书馆提供的新书推荐功能。

3. 信息推荐功能可集成在信息检索过程中。例如Google在向用户呈现检索结果的时候,会在每个结果后附上“相似网页”来推荐相关信息(一种综合了网页内容和网络评价的复杂算法),而前面提到的各种网上商城则是在用户浏览某条检索结果的时候,向用户推荐相关商品。

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