| 基于粗糙集理论的金融信息推荐算法研究 |
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| 引用本文： | 辛治运,顾明,马兆丰.基于粗糙集理论的金融信息推荐算法研究[J].计算机研究与发展,2007,44(Z2):262-270. |
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| 作者姓名： | 辛治运 顾明 马兆丰 |
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| 作者单位： | 辛治运（清华大学计算机科学与技术系,北京,100084;清华大学软件学院,北京,100084）;顾明（清华大学软件学院,北京,100084）;马兆丰（北京邮电大学信息工程学院,北京,100876） |
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| 基金项目： | 国家重点基础研究发展计划(973计划) |
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| 摘 要： | 信息推荐是根据用户需求为用户主动推荐相关内容的一种信息服务的技术,现有的信息推荐技术更多地从全局信息空间为用户提供通用的信息服务,而特定领域信息内容结构、用户需求、服务模式、推荐算法等都有很大差异,与领域信息服务相关的个性化推荐方法是推荐质量的重要保证.针对金融领域信息服务的特点提出一种基于粗糙集的金融信息推荐算法,将粗糙集算法和内容过滤技术结合起来实现金融信息推荐.首先进行基于粗糙集的资源分类,包括数据预处理、特征值提取、属性约简、规则的生成、分类结果产生等步骤.然后在资源分类的基础上进行特定领域信息推荐.实验证明,推荐算法的效率比较高,比基于普通分类的信息推荐算法在查全率和查准率上都有较大改进,能很好地为某些特定领域的用户提供比较准确的推荐信息.
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| 关 键 词： | 粗糙集 资源分类 内容过滤 信息推荐 粗糙集理论 金融信息 信息推荐 算法研究 Information Service Domain Specific Rough Set Based Algorithm 推荐信息 效率比较 改进 查准率 查全率 分类结果 验证 规则 属性约简 特征值提取 |
| 修稿时间： | 2007年3月5日 |
Recommendation Algorithm Based on Rough Set for Specific Domain Information Service |
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| Xin Zhiyun,Gu Ming,Ma Zhaofeng.Recommendation Algorithm Based on Rough Set for Specific Domain Information Service[J].Journal of Computer Research and Development,2007,44(Z2):262-270. |
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| Authors: | Xin Zhiyun Gu Ming Ma Zhaofeng |
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