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基于移动互联网的文献个性化推荐系统

《计算机应用》2013年 第A01期 | 周康 符红光 文奕   中国科学院成都计算机应用研究所 成都610041 中国科学院大学 北京100049 中国科学院成都文献情报中心 成都610041
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摘 要:为了满足科技工作者对文献获取和阅读的便捷性、高效性及个性化的需求,提出了一种基于移动互联网的文献个性化推荐(MIPLR)系统,并阐述了系统的体系架构以及各个模块的功能及实现。通过实现基于接受者请求的推送模型,解决了大量移动用户内容自动获取的问题;构建科技文献领域的垂直搜索引擎,解决了文献资源获取的问题;采用向量空间模型(VSM)表示文献资源与用户模型以及使用用户阅读行为反馈机制动态更新用户模型,来推荐准确的文献资源给用户。实验结果表明,该系统有效地提高了用户文献检索效率和推送结果的准确率,可以持续、自动地为用户提供符合其兴趣爱好的文献资源,为用户节约了大量的时间与精力。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理(信息加工) > 检索机【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 自动化基础理论 > 人工智能理论 > 自动推理、机器学习
【关键词】 个性化推荐 移动互联网 用户模型 兴趣匹配 向量空间模型
【出 处】 《计算机应用》2013年 第A01期 98-101页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库

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