基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐

Research on Precise Recommendation of Knowledge Discovery Services Based on Users Interests

作者： 丁梦晓 ¹ 毕强 ¹ 许鹏程 ¹ 李洁 ¹ 牟冬梅 ²
作者单位：

1. 吉林大学管理学院长春 130022

2. 吉林大学公共卫生学院长春 130021
提交时间：2023-07-26 17:46:45

摘要: [目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题，提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型，并通过对用户行为的度量，计算用户对其浏览学术资源的兴趣度，结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配，计算其相似度，得到用户对每条学术资源的兴趣值，最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率，结果显示，本文从实时动态度量兴趣的角度，提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣，推荐效果显著，为实现发现服务精准推荐提供思路。

用户兴趣内容分析发现服务精准推荐

期刊： 图书情报工作
分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学
引用： ChinaXiv:202307.00613 (或此版本 ChinaXiv:202307.00613V1)
DOI:10.12074/202307.00613V1
CSTR:32003.36.ChinaXiv.202307.00613.V1
推荐引用方式： 丁梦晓,毕强,许鹏程,李洁,牟冬梅.(2023).基于用户兴趣度量的知识发现服务精准推荐.图书情报工作.[ChinaXiv:202307.00613] (点此复制)

版本历史

[V1]

2023-07-26 17:46:45

ChinaXiv:202307.00613V1

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