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文檔簡(jiǎn)介
1、隨著Internet技術(shù)的飛速發(fā)展,網(wǎng)絡(luò)資源也飛速地增長(zhǎng)著,科技文獻(xiàn)電子資源作為Internet信息資源的重要組成部分也在急速地膨脹著。在這種背景之下,推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生,它根據(jù)用戶的興趣愛(ài)好推薦符合用戶興趣的對(duì)象,也稱為個(gè)性化推薦系統(tǒng)。協(xié)同推薦是一種常用的減少信息過(guò)載的技術(shù),已經(jīng)成為了個(gè)性化推薦系統(tǒng)的一種主要工具。協(xié)同推薦的基本思想是通過(guò)參考與活動(dòng)用戶具有相似興趣或者需求的其他用戶的選擇來(lái)決定如何為當(dāng)前用戶進(jìn)行信息過(guò)濾產(chǎn)生推薦。
2、 本文在研究和比較國(guó)內(nèi)外學(xué)者提出的各種推薦方法的基礎(chǔ)上,提出了兩種協(xié)同推薦的方法,一種是在基于用戶的協(xié)同推薦技術(shù)的基礎(chǔ)上提出了一種基于本體概念和用戶興趣的協(xié)同推薦算法,該算法利用本體詞表來(lái)獲得用戶的興趣向量。另外一種是在基于模型的協(xié)同推薦技術(shù)的基礎(chǔ)上提出了一種基于加權(quán)關(guān)聯(lián)規(guī)則的協(xié)同推薦算法,該算法選擇了資源的著錄時(shí)間參數(shù)作為生成資源項(xiàng)目權(quán)重的參數(shù)。 最后將這兩種協(xié)同推薦算法加以應(yīng)用設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了科技文獻(xiàn)個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)PIRS原
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