跨类型的学术资源优质推荐算法研究
2017-07-24分类号:G350
【部门】宁波大学信息科学与工程学院 宁波大学图书馆与信息中心
【摘要】提出一种新的融合内容特征和非内容特征以及用户行为的推荐算法ER(Excellent Recommendation),快速准确地为用户推荐感兴趣的、高质量的5类学术资源,以实现学术资源的优质推荐。ER算法从资源类型、学科分布、关键词分布和LDA(Latent Dirichlet Allocation)主题分布共4个内容特征对5类学术资源建模,融合用户行为后进行用户兴趣偏好建模,根据权威度、社区热度和时新度等3个非内容特征对学术资源的质量值进行评估,最终根据学术资源的兴趣值和质量值进行Top-N推荐。通过预测
【关键词】学术推荐 用户行为 兴趣值 质量值 推荐度
【基金】国家社会科学基金项目/后期资助项目“学术型大数据知识组织与服务标准研究”(15FTQ002);; 省部级实验室/开放基金“数字图书馆知识组织与标引标准规范研究”(B2014)
【所属期刊栏目】情报学报
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