一种基于内容过滤的科技文献推荐算法

• 作者: 张鑫 王嫣然 王翰虎 陈梅
• 来源期刊: 计算机技术与发展
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2011,（2）
• 所属期刊栏目: 智能、算法、系统工程
• 页码范围: 66-69
• 分类号: TP391
• 字数: 4534字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.02.017

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王翰虎	贵州大学计算机科学与信息学院	41	449	10.0	20.0
2	陈梅	贵州大学计算机科学与信息学院	51	314	10.0	16.0
3	张鑫	贵州大学计算机科学与信息学院	20	95	4.0	9.0
4	王嫣然	贵州大学计算机科学与信息学院	2	70	2.0	2.0