基于內容和協同過濾的科技文獻個性化推薦
楊凱; 王利; 周志平; 趙衛東 同濟大學電子與信息工程學院; 上海201804
- 計算機應用技術
- 科技文獻
- 個性化
- 推薦算法
摘要：隨著近年來科技的蓬勃發展,我國積累的科技文獻資源數據規模逐年遞增,日漸龐大。為了提高科技文獻資源的利用率和科技服務的質量,對推薦系統需求越發迫切。文中將基于內容的方法和協同過濾相結合,取長補短,來實現科技文獻的個性化推薦。TF-IDF算法用于提取科技文獻的內容特征,SVD算法用于對評分矩陣進行分解。
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