基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统

• 作者: 李慧 王涛 白琳 许舒人 邬登峰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 用户兴趣模型 文档特征 基于内容推荐 协同过滤 推荐系统
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 专论·综述
• 页码范围: 9-17
• 页数: 9页
• 字数: 8428字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006241

摘要

文库系统对信息的传播利用有着重要的作用, 但在文库系统中出现信息过载问题后, 数据的利用率会大大降低. 针对该问题提出了一种基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统, 系统在短语和词语两个粒度上对用户兴趣及文档特征进行建模, 综合基于内容推荐算法及协同过滤算法, 为用户生成兴趣列表. 系统测试数据表明, 系统在准确率、召回率、覆盖率、新颖度等指标上均有较为优异的表现, 其为用户推荐的文档较符合用户实际偏好, 有助于提升文库系统的数据利用率, 改善用户体验.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李慧	中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心	120	1144	19.0	29.0
2	许舒人	中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心	22	312	9.0	17.0
3	王涛		5	15	2.0	3.0
4	白琳	中国科学院软件研究所软件工程技术研究开发中心	7	35	3.0	5.0
5	邬登峰		1	2	1.0	1.0