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2014 | OriginalPaper | Buchkapitel

Analysis of Profile Convergence in Personalized Document Retrieval Systems

verfasst von : Bernadetta Maleszka

Erschienen in: Computational Collective Intelligence. Technologies and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Modeling user interests in personalized document retrieval system is currently a very important task. The system should gather information about the user to recommend him better results. In this paper a mathematical model of user preference and profile is considered. The main assumption is that the system does not know the preference. The main aim of the system is to build a profile close to user preference based on observations of user activities. The method for building and updating user profile is presented and a model of simulation user behaviour in such system is proposed. The analytical properties of this method are considered and two theorems are presented and proved.

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Metadaten
Titel
Analysis of Profile Convergence in Personalized Document Retrieval Systems
verfasst von
Bernadetta Maleszka
Copyright-Jahr
2014
Verlag
Springer International Publishing
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-11289-3_7

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