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基于内容和协同过滤的科技文献个性化推荐

杨凯; 王利; 周志平; 赵卫东 同济大学电子与信息工程学院; 上海201804
  • 计算机应用技术
  • 科技文献
  • 个性化
  • 推荐算法

摘要:随着近年来科技的蓬勃发展,我国积累的科技文献资源数据规模逐年递增,日渐庞大。为了提高科技文献资源的利用率和科技服务的质量,对推荐系统需求越发迫切。文中将基于内容的方法和协同过滤相结合,取长补短,来实现科技文献的个性化推荐。TF-IDF算法用于提取科技文献的内容特征,SVD算法用于对评分矩阵进行分解。

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