基于移动互联网的文献个性化推荐系统

发布时间：2017-09-05 22:22

  本文关键词：基于移动互联网的文献个性化推荐系统

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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。
【作者单位】： 中国科学院成都计算机应用研究所;中国科学院大学;中国科学院成都文献情报中心;
【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
【基金】：国家自然科学基金资助项目(61202257,61073099)
【分类号】：TP391.3
【正文快照】： 0引言科技文献电子资源的规模急剧增长导致查找信息犹如大海捞针,信息过载和资源迷向问题已经制约人们高效使用信息的能力。广大的科技工作者对文献阅读有着直接的需求,而其有限的精力难以实时追踪最新文献资源,特别是在移动环境中使用计算机不方便的情况下。用户迫切需要一

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：800530