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摘要:
个性化推荐技术能够帮助用户更方便地从大量的文本数据中得到感兴趣的文本.数字图书馆中现有的个性化推荐技术都是根据文本相似性为用户推荐感兴趣的文本.该文提出用户对文本的兴趣度的概念,综合考虑了文本之间的相似性、文本的信息量和新颖性3个因素,比相似性能更好地反映用户的兴趣.同时提出基于兴趣度的个性化推荐算法.理论分析和实验结果均表明,基于兴趣度的推荐算法的推荐完全性和准确性比相似性推荐算法和基于图的混合推荐算法均有显著提高.
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文献信息
篇名 数字图书馆中兴趣度推荐算法
来源期刊 哈尔滨工程大学学报 学科 工学
关键词 数字图书馆 个性化推荐 推荐算法 兴趣度
年,卷(期) 2009,(6) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 658-662
页数 5页 分类号 TP311
字数 4475字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1006-7043.2009.06.013
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨艳 黑龙江大学计算机科学技术学院 45 172 6.0 12.0
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研究主题发展历程
节点文献
数字图书馆
个性化推荐
推荐算法
兴趣度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
哈尔滨工程大学学报
月刊
1006-7043
23-1390/U
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
14-111
1980
chi
出版文献量(篇)
5623
总下载数(次)
16
总被引数(次)
45433
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
黑龙江省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://jj.dragon.cn/zr/index.asp
项目类型:
学科类型:
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