基于用户行为的学术文献个性化推荐研究(无全文)

作者:肖诗伯;兰鹰;杨玉梅;胡邈凡 刊名:电脑知识与技术 上传者:

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【摘要】为帮助科研用户解决在海量文献检索中遇到的信息过载等问题,该文从用户使用文献的行为出发,运用大数据分析中随机游走的二分图算法分析处理,通过协同过滤的方式预测用户未来的文献需求。评价指标显示本模型准确率为72.4%、覆盖率为14.6%、召回率为69.1%。能较好完成对文献的预测,实现对用户的个性化推荐,主动改善用户的文献检索环境。

参考文献

引证文献

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