移动阅读信息资源推荐与利用策略

发布时间：2017-12-04 23:06

  本文关键词：移动阅读信息资源推荐与利用策略

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【摘要】：随着移动互联网的飞速发展,民众可以轻松地在移动环境中获取信息资源,移动阅读的方式已然成为目前我国全民阅读的流行趋势。如何在大量的文献信息资源中准确获取自身所需的有用内容,是目前急需解决的问题。为此,文章提出了面向移动阅读平台的信息资源推荐系统。该系统利用读者或用户所浏览的知识点的历史记录以及在每个知识点的停留时间来展现其知识结构。另外,结合与其他用户之间的交互记录,采用基于协同过滤的Pearson相关系数或者Cosine相似性算法来计算读者或者用户之间的相似度,接着采用top-N近邻用户的算法来预测信息资源的评分,以此进行信息资源的推荐与利用。最后,对基于内容、读者、访问行为以及组合等不同模式下的资源推荐与利用策略进行分析。
【作者单位】： 燕山大学;吉林医药学院图书馆;
【基金】：教育部人文社会科学研究专项任务项目(高校思想政治工作)“网络社会环境下高校舆论危机事件应对机制”(项目编号13JDSZ2050) 燕山大学博士基金项目“社会转型时期中国大陆新闻从业者角色冲突研究”(项目编号B879)的研究成果
【分类号】：TP391.3;G250.7
【正文快照】： 1移动阅读信息资源推荐系统的总体概述移动阅读信息资源推荐系统运用的是集体的智慧来使读者或者用户从众多的选项中挑出最满足其要求或者兴趣的信息资源[1]。目前,我国应用最多的推荐系统是基于内容以及协同的过滤算法。其根据读者或者用户对于信息资源的浏览历史记录、检索

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本文编号：1252666