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基于改进内容过滤算法的高校图书馆文献资源个性化推荐研究
被引量：
22
1
作者
耿立校
晋高杰
+2 位作者
李亚函
孙卫忠
马士豪
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2018年第21期112-117,共6页
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公...
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
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关键词
基于内容推荐
匹配度值
sim
推荐模型
实证分析
原文传递
题名
基于改进内容过滤算法的高校图书馆文献资源个性化推荐研究
被引量：
22
1
作者
耿立校
晋高杰
李亚函
孙卫忠
马士豪
机构
河北工业大学经济管理学院
河北工业大学图书馆
出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2018年第21期112-117,共6页
基金
河北省社会科学基金项目"面向用户科研需求的高校图书馆信息服务体系研究"(项目编号:HB17TQ009)研究成果之一
文摘
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
关键词
基于内容推荐
匹配度值
sim
推荐模型
实证分析
Keywords
content-based
recommendation
matching
value
sim
recommendation
model
empirical
analysis
分类号
G252 [文化科学—图书馆学]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进内容过滤算法的高校图书馆文献资源个性化推荐研究
耿立校
晋高杰
李亚函
孙卫忠
马士豪
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2018
22
原文传递
已选择
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引用分析
参考文献
引证文献
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