基于用户行为的跨语言推荐研究
信息超载和语言障碍严重影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取，如何提高其获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象，但当前国内外相关研究都基于单一语种进行，多语种环境下的推荐研究还非常缺乏。本文提出了科技文献的跨语言推荐模型，并对其中的用户兴趣特征抽取、语言转换、混合推荐等内容进行详细论述。本研究有望拓展个性化推荐研究方向，并为提高我国科研人员的外文文献获取效率提供技术路径。
科技文献 数据挖掘 个性化推荐 程序语言
赖院根
中国科学技术信息研究所 北京市复兴路15 号,100038
国内会议
宁波
中文
24-31
2011-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）