1) Similar Interested Users
相似兴趣用户
2) user profile
用户兴趣
1.
Personalized scheduling algorithm based on user profile for meta search engine;
元搜索引擎中基于用户兴趣的个性化调度模型
2.
This paper combines document concept set with semantic concept hierarchy tree which has been defined in adance to establish each branch s standardization expression in the concept hierarchy tree through machine learning,and excavates the theme semantic concept set in document,and maps the concept to concept hierarchy tree to establish the user profile model.
从抽取概念集合出发,结合预先定义的语义概念层次树,通过机器学习建立概念层次树中各分枝的规范化表示,挖掘蕴藏在文档中的主题语义概念集合,并将概念映射到概念层次树中,从而建立用户兴趣模型。
3.
By mining the user profile in client computer,then combining user profile and traditional LCA,the method could resolve the defect of LCA.
该方法通过设计一种客户端的用户兴趣挖掘模型,同时将用户兴趣模型与局部上下文分析方法相结合,克服了局部上下文分析的缺陷。
3) user interest
用户兴趣
1.
Information based on user interest model of personalized service system
基于用户兴趣模型的信息个性化服务系统的研究
2.
This paper combines user interest model and Web service discovery,puts forward a model which can satisfy users individuation requirement.
该文考虑把用户兴趣模型与Web服务发现相结合,提出基于用户兴趣模型的Web服务发现系统模型,满足人们在服务查询时的个性化需求。
3.
An improved method which can be used to transfer Viewingtime into user interest level nonlinearly.
本文提出了一种将用户的浏览时间转化为用户兴趣度的非线性转换方法,然后将其应用到基于遗传算法的用户兴趣建模中获取用户兴趣向量。
4) users interests
用户兴趣
1.
During the course of searching, It integrates users interests by using agent technology.
在实践过程中，为了体现“个性化”，本系统建立了用户模型，用来记录、管理用户信息，并给出了用户兴趣学习与用户兴趣判断算法及用户主要信。
2.
Then,the problem of acquiring users interests,storage method of users interests,personal search model based on vector space and realization of personal history records are solved.
通过在普通搜索引擎上增加个性分析引擎,本文给出了一种能够根据用户必趣返回不同搜索结果的个性化搜索引擎系统,具体解决了用户兴趣记录获取、用户兴趣记录的存储器、基于向量空间的个性化模型和用户历史访问记录的实现方案。
5) interest similarity
兴趣相似度
1.
This paper presented a learner communities algorithm based on interest similarity,which can cluster learners with similar interests into the same community and help then collaborative learn.
提出一种基于兴趣相似度的学习型社区算法。
6) Similar Interest Cluster
相似兴趣簇
1.
The Mechanism Research on Similar Interest Cluster Based Grid Resource Discovery;
基于相似兴趣簇的网格资源发现机制研究
补充资料：共同兴趣
受众在接受新闻内容时, 引起关注的共同心理状态。衡量新闻价值的要素之一。
19世纪30年代，美国大众化报纸要求记者报道能引起社会大众共同感兴趣的事件,以提高新闻的阅读率,扩大报纸的发行量。西方新闻界由此提出了共同兴趣这个概念。
受众受阶级地位、政治观点的制约和年龄、职业、文化教养、经历、经验、爱好的影响，有不同兴趣。但作为社会的成员，也有共同兴趣，如对重大政治事件、重大发明创造、重大体育比赛以及突发性社会新闻等的报道，都能引起广大受众的共同关注。新闻内容受到关心的人数越多，关心的程度越大，就越能广泛传播，其新闻价值就越高。
在社会主义中国，人们有共同的利益，共同的理想和追求，因此，对客观事物的关注，有很多共同点。但是，不同层次的受众对各种客观事物的关注程度和兴趣也不尽相同。新闻工作者一方面要寻找受众关注和感兴趣的共同点,采写受众有共同兴趣的新闻；另一方面,还要满足不同层次受众的特殊需求。
新闻机构运用科学的方法进行受众调查，了解受众的共同兴趣和不同要求，是改进新闻报道的一种方法。
19世纪30年代，美国大众化报纸要求记者报道能引起社会大众共同感兴趣的事件,以提高新闻的阅读率,扩大报纸的发行量。西方新闻界由此提出了共同兴趣这个概念。
受众受阶级地位、政治观点的制约和年龄、职业、文化教养、经历、经验、爱好的影响，有不同兴趣。但作为社会的成员，也有共同兴趣，如对重大政治事件、重大发明创造、重大体育比赛以及突发性社会新闻等的报道，都能引起广大受众的共同关注。新闻内容受到关心的人数越多，关心的程度越大，就越能广泛传播，其新闻价值就越高。
在社会主义中国，人们有共同的利益，共同的理想和追求，因此，对客观事物的关注，有很多共同点。但是，不同层次的受众对各种客观事物的关注程度和兴趣也不尽相同。新闻工作者一方面要寻找受众关注和感兴趣的共同点,采写受众有共同兴趣的新闻；另一方面,还要满足不同层次受众的特殊需求。
新闻机构运用科学的方法进行受众调查，了解受众的共同兴趣和不同要求，是改进新闻报道的一种方法。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条