混合過濾技術在個性化圖書館中的應用研究.pdf

1、隨著計算機技術的迅速發(fā)展，網絡上的信息越來越豐富，電子期刊和在線文檔形式存在的科技文獻正在不斷增加。對科研教學人員來講，如何充分利用現有的網絡信息資源，從龐雜的電子文檔中及時、準確地獲知與自己研究領域相關的最新科技信息就顯得非常必要。對于科教人員這一特定群體來講，其信息需求傾向會在相當長一段時間內圍繞一個主題基本保持不變，將用戶真正感興趣的信息主動提供給他，而盡量屏蔽那些不為用戶喜歡的信息，使之能夠真正做到“各得所需”，這正是個性化推薦

2、系統的特征所在。 信息過濾技術是個性化推薦系統的基礎和核心部分，也是作為信息系統集成中一個極為重要的組成部分。個性化推薦技術中，用戶需求信息的獲取與學習、用戶需求的描述文件的表達與更新、資源描述文件的表達等是問題的關鍵。 本文提出了一種對代表用戶興趣的中圖分類號進行充分挖掘的并結合用戶長期和短期興趣的用戶興趣模型。由于傳統的基于內容和協同過濾技術各有利弊，根據本系統資源和用戶的特征，我們提出了一種用戶分類算法來自動構建用