基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐服务研究

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

分类号：TP3;G25

资助基金：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"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"71103136

在线出版日期：2016-03-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：94-99