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基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐服务研究

2016-01-10分类号:G250.7;G252

【作者】曾子明  金鹏  
【部门】武汉大学信息管理学院  
【摘要】针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点,文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素,通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户-资源评分矩阵;然后结合协同过滤算法,计算目标用户最近邻从而完成知识推荐,并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型;最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。
【关键词】数字图书馆  知识推荐  兴趣变化  标签  协同过滤
【基金】教育部人文社科重点研究基地重大项目“商品评论源信息获取方法与技术研究”(项目编号:14JJD870002); 国家自然科学基金项目“泛在环境下基于情境感知的信息多维推荐服务模型与实现研究”(项目编号:71103136)研究成果之一
【所属期刊栏目】图书馆论坛
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