|
|||||
|
|
| 国内外学术信息推荐方法研究进展 | |
| 引用本文： | 王超,吕俊生.国内外学术信息推荐方法研究进展[J].情报杂志,2013(9). |
| 作者姓名： | 王超 吕俊生 |
| 作者单位： | 1. 中国科学院大学 北京 100190; 中国科学院国家科学图书馆兰州分馆/中国科学院资源环境科学信息中心 兰州 730000 2. 中国科学院国家科学图书馆兰州分馆/中国科学院资源环境科学信息中心 兰州 730000 |
| 摘 要： | 学术信息个性化推荐是帮助科研用户处理海量无序信息的一种有效方法，当前国内外学者主要从基于内容、协同过滤和混合推荐方法角度对学术信息进行推荐。基于内容的方法分别从用户偏好建模、信息资源的主题挖掘和相似性计算三方面提高推荐的有效性；协同过滤的方法结合社会网络分析方法实现学术信息的推荐；而混合的方法则利用多个基础算法从不同角度提高推荐质量。本文旨在梳理当前国内外学术信息推荐方法的研究和应用现状，并在分析总结的基础上，展望今后的发展趋势。 |
| 关 键 词： | 学术信息资源 信息资源推送 个性化信息推荐 用户偏好 学科服务 |
Progress in the Research on Academic Information Recommendation Methods |
|
| Wang Chao , Lv Junsheng.Progress in the Research on Academic Information Recommendation Methods[J].Journal of Information,2013(9). | |
| Authors: | Wang Chao Lv Junsheng |
| Abstract: | |
| Keywords: | academic information resources information resources recommendation personalized information recommendation user preference subject service |
| 本文献已被 万方数据 等数据库收录！ | |