基于文献共被引关系的协同过滤文献推荐系统

摘要：

数字图书馆的文献数量和种类高速增长。数字图书馆用户需要有效个性化推荐工具解决信息过载问题，以帮助其在众多文献中发现对其有价值的文献。稀疏性问题是目前个性化推荐系统的核心问题之一。本文提出了一种新颖的利用文献间共被引关系的协同过滤个性化文献推荐方法，有效解决了稀疏性这一协同过滤核心问题。实验表明较之于当前协同过滤方法其推荐性能有较大提升。

关键词： 数字图书馆 个性化推荐 协同过滤 共引关系

作者: 李琳娜 张志平 乔晓东

作者单位: 中国科学技术信息研究所 北京 100038

会议类型: 国内会议

会议名称: 数字图书馆高层论坛2010年年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 148-153

在线出版日期: 2010-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）