基于改进内容过滤算法的高校图书馆文献资源个性化推荐研究

摘要：

[目的/意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进.[方法/过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析.[结果/结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率.

关键词：基于内容推荐、匹配度值Sim、推荐模型、实证分析

所属期刊栏目：62

分类号：G252(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：河北省社会科学基金项目“面向用户科研需求的高校图书馆信息服务体系研究”HB17TQ009

在线出版日期：2018-11-21（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：112-117