数字文献资源内容服务推荐研究——基于本体规则推理和语义相似度计算

摘要：

[目的]解决传统数字文献资源内容服务推荐中无法充分挖掘资源语义信息等问题.[方法]通过设定本体推理规则对用户查询关键词进行语义扩展,提出一种新的语义相似度计算方法计算文献资源内容相似度.按照相似度大小对搜索结果进行排序,将排名较高的文献推荐给目标用户.[结果]实验结果证明,该方法能够较准确地计算语义相似度,并能够对用户需求进行有效推荐.[局限]缺少对数字资源的大规模采集,实验案例较少.[结论]该方法充分挖掘数字文献资源的语义信息并进行有效推荐,为数字资源内容服务推荐提供一种新思路.

关键词：数字文献资源内容、服务推荐、本体推理、语义相似度

分类号：G250.7(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系国家自然科学基金项目“语义网络环境下数字图书馆资源多维度聚合与可视化展示研究”项目编号:71273111和“吉林大学高峰学科群建设项目”的研究成果之一

在线出版日期：2016-10-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：70-77