一种基于内容过滤的科技文献推荐算法

摘要：

个性化推荐技术能够帮助用户快速方便地从大量的电子文献中获得感兴趣的文献,但传统的基于内容过滤的推荐算法不能反映用户对文献需求的兴趣变化,难以区分文献质量的高低.针对上述问题,提出了基于用户访问时间的数据权重和文献重要度,以便更好反应用户的兴趣以及文献质量的优劣,并将这两种度量引入到基于内容过滤的科技文献推荐算法中.实验和分析表明,改进后的算法比传统的内容过滤推荐算法在对文献推荐的准确度上有所提高.

关键词：科技文献、内容过滤、个性化推荐、时间权重、文献重要度

所属期刊栏目：21

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：贵州省2008年省级信息化专项基金项目0830;贵州省科技计划工业攻关基金项目黔科合GY字[2008]3035

在线出版日期：2011-06-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：66-69