| 李琳娜,张志平,乔晓东,刘春霞.基于文献共被引关系的协同过滤文献推荐系统[J].数字图书馆论坛,2012,(3):33~37 |
| 基于文献共被引关系的协同过滤文献推荐系统 |
| Research Paper Recommender Systems: A Collaborative Filtering Approach Based on Co-citation |
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| DOI： |
| 中文关键词: 数字图书馆;个性化推荐;协同过滤;共被引关系 |
| 英文关键词: Digital libraries;Personalized recommendation;Collaborative filtering;Co-citation |
| 基金项目:本文获科技部项目“面向外文科技文献信息的知识组织体系建设与应用示范”课题之一“信息资源自动处理、智能检索与STKOS应用服务集成”资金支持. |
| 作者 | 单位 | | 李琳娜 | 中国科学技术信息研究所 | | 张志平 | 中国科学技术信息研究所 | | 乔晓东 | 中国科学技术信息研究所 | | 刘春霞 | 郑州铁路职业技术学院 |
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| 中文摘要: |
| 随着数字图书馆的文献数量和种类高速增长,数字图书馆用户迫切需要有效的个性化推荐工具来帮助其在众多文献中发现对其有价值的文献.协同过滤方法是推荐系统广泛采用的推荐技术,但数据稀疏性是影响其推荐效果的关键因素之一.在文献推荐领域,这一问题更加显著.文章提出了一个利用文献间共被引关系的协同过滤文献推荐方法.实验表明所提方法具有较好的推荐性能. |
| 英文摘要: |
| With the growth of the number and variety of literature in digital libraries, users urgently demand effective personalized recommendation to find out useful publications related to their research interest. Collaborative Filtering is a widely used technique in recommender systems. Focusing on me sparseness which is the major challenge of collaborative filtering, a research paper recommender system which adopted collaborative filtering is presented in this paper. The co-citation relationship is employed simultaneously. Experimental results demonstrated that the proposed method could achieve better recommendation than pure collaborative filtering. |
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