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基于概念泛化的科技文献推荐算法

2012-11-05分类号:G350

【作者】徐勇  司凤山  吴延辉  陈建国  周善英  
【部门】安徽财经大学管理科学与工程学院  
【摘要】针对科技文献特征词在语义上的层次特性,提出基于概念泛化的内容过滤推荐算法。采用矢量空间模型作为用户兴趣偏好和科技文献特征的描述模型;在比较科技文献特征与用户兴趣偏好的相似程度时,首先从字符层面比较科技文献特征词与用户兴趣特征词,然后在基于ODP目录结构的用户兴趣偏好概念泛化树上对字符不相同的特征词对进行语义比较,并修正特征词权重,以避免遗漏"字符不同,但语义相似"的关键词对。理论分析和实验结果表明,该算法能够更加全面、准确地推荐科技文献对象。
【关键词】科技文献  推荐  ODP目录  概念泛化
【基金】教育部人文社会科学研究青年基金项目“科技文献推荐系统若干问题研究”(项目编号:09YJC870001)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书情报工作
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