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

作者： 刘健 ¹ 毕强 ¹ 刘庆旭 ¹ 王福 ^1,2
作者单位：

1. 吉林大学管理学院长春 130022

2. 内蒙古工业大学图书馆呼和浩特 010051
提交时间：2017-11-08 15:04:11

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。

数内推荐推理相似度

分类： 图书馆学、情报学 >> 情报学
引用： ChinaXiv:201711.02039 (或此版本 ChinaXiv:201711.02039V1)
DOI:10.12074/201711.02039V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.201711.02039.V1
推荐引用方式： 刘健,毕强,刘庆旭,王福.(2017).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.数据分析与知识发现.[ChinaXiv:201711.02039] (点此复制)

版本历史

[V1]

2017-11-08 15:04:11

ChinaXiv:201711.02039V1

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