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《天津大学》 2010年
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基于用户兴趣模型的个性化论文推荐系统研究

倪卫杰  
【摘要】:在线论文发布平台作为一种新型的知识传播媒体为学术作品的发布、评审提供了便捷的途径,但现有平台依然存在传统系统的聚集型的信息罗列、被动的等待论文评审的弊端,缺少有效的个性化服务以加强论文资源的动态调度。针对此类问题,本文通过深入分析个性化推荐算法以及各种个性化服务技术,综合数据挖掘算法、信息抽取技术与论文发布平台的特点,提出基于兴趣模型的个性化论文推荐系统。本系统能够自动搜集论文评审专家信息构建评审专家兴趣模型,主动挖掘新发布论文的特性,利用论文特性构建论文兴趣模型,并基于兴趣模型为论文选择最权威的评审专家群体,然后实时的向这些评审专家群体推荐其所感兴趣的论文。 通过分析论文推荐应用领域的特点,本文创造性的设计出评审专家兴趣模型,该兴趣模型不仅极大的降低了计算的时间和空间复杂度,提高了论文的推荐质量,同时,能够实现兴趣模型的动态更新以及快速跟踪用户兴趣的漂移。经过改进现有算法,本文有效的提高了推荐结果的准确率和召回率。 另外,为了在构建评审专家兴趣模型和论文模型过程中充分的降低停用词对推荐质量的影响,本文还应用数据挖掘技术设计并实现了一个中英文停用词获取程序来创建和实时更新停用词词表,利用此停用词词表来过滤对构建兴趣模型没有意义的中英文停用词。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP311.52

【参考文献】
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