基于TF-IDF算法的公文用户画像

• 作者: 于劲松 卓佳怡 吴聪 宋悦 张力文 张舒 王浩然
• 来源期刊: 办公自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 公文 TF-IDF 文本相关度 排序 模糊数学
• 年，卷（期）: 2020,（17）
• 所属期刊栏目: 应用·交流
• 页码范围: 61-64
• 页数: 4页
• 分类号: TP312TF|C931.46
• 字数: 4416字
• 语种: 中文

摘要

政府公文是一种重要的知识资源.本文基于用户画像,实现了用户待办公文的有效排序及推荐.参考历史公文信息,利用TF-IDF算法获取用户画像中的公文关键词,与历史公文的文本相关性,实现待办理公文的推荐.基于结构熵权法和模糊分析,对影响公文处理效率的主客观因素提取权重.最终将用户画像与待办公文的主客观因素结合评估分数,实现待办公文合理排序.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	于劲松	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	68	1241	19.0	34.0
2	张舒	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	4	9	2.0	3.0
3	张力文	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	4	2	1.0	1.0
4	宋悦	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	2	0	0.0	0.0
5	卓佳怡	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	1	0	0.0	0.0
6	王浩然	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	1	0	0.0	0.0
7	吴聪	北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院	1	0	0.0	0.0