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基于內(nèi)容和協(xié)同過濾的科技文獻(xiàn)個(gè)性化推薦

楊凱; 王利; 周志平; 趙衛(wèi)東 同濟(jì)大學(xué)電子與信息工程學(xué)院; 上海201804
  • 計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)
  • 科技文獻(xiàn)
  • 個(gè)性化
  • 推薦算法

摘要:隨著近年來科技的蓬勃發(fā)展,我國積累的科技文獻(xiàn)資源數(shù)據(jù)規(guī)模逐年遞增,日漸龐大。為了提高科技文獻(xiàn)資源的利用率和科技服務(wù)的質(zhì)量,對推薦系統(tǒng)需求越發(fā)迫切。文中將基于內(nèi)容的方法和協(xié)同過濾相結(jié)合,取長補(bǔ)短,來實(shí)現(xiàn)科技文獻(xiàn)的個(gè)性化推薦。TF-IDF算法用于提取科技文獻(xiàn)的內(nèi)容特征,SVD算法用于對評分矩陣進(jìn)行分解。

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