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基于用户画像的学术资源推荐服务研究

发布时间:2024-02-19 21:49
  随着大数据时代的来临,信息超载现象也日渐严重,学术用户在面对海量的学术资源时,很难快速、准确地获取自己想要的信息。本文针对学术资源推荐服务的优化,构建了一套多维度学术用户画像模型,并在此基础上提出了基于用户画像的学术资源推荐算法。本文首先梳理了国内外的相关文献和资料;其次,为了获取多维度用户画像的属性标签,有针对性地设计了一套调查问卷,收集了学术用户的真实信息,构建了相应的学术用户画像模型;然后,通过一定的规则对收集到的数据进行处理,并通过数学手段在数据的基础上对用户进行定量建模;最后通过构建完成的学术用户画像模型,结合协同过滤算法,为学术用户提供个性化的学术资源推荐服务。通过仿真实验的验证和分析,本文提出的基于用户画像的学术资源推荐算法对于拓展用户的兴趣领域,发现跨领域、跨学科的新爱好起到了较大作用。本文的主要创新体现在以下三点:1)本文针对学术用户面临海量的学术资源时,无法获得准确而个性化的推荐服务问题,利用用户画像理论,对学术用户进行全方位、多层次地描述和刻画,精准反映用户特征,满足用户多样化的阅读需求,构建了多维度学术用户画像模型,并在协同过滤算法的基础上形成基于用户画像的学术...

【文章页数】:54 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

图1.1百度学术

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南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论1第一章绪论研究背景及意义伴随着互联网信息飞速增长,大数据时代给人们带来便利的同时,“信息超载”也成为了互联网用户不得不面对的负面问题。学术资源的种类繁多,不仅仅有各类期刊、会议,还有每日更新的学术新闻和博客文章,学术用户在面对海量....


图1.2中国知网

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图1.3研究的总体框架结构

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南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第一章绪论6研究内容及创新点1.4.1研究内容(一)研究对象针对当前学术资源推荐系统的无法兼顾个性化需求和学术推荐丰富性、无法跨学科推荐等问题,本研究以基于用户画像的学术资源个性化推荐服务为研究对象,对用户画像、对象建模和推荐策略算法等内容逐....


图2.2基于计算相似度的方法很多,其中最常见的喜欢用户C

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南京邮电大学专业学位硕士研究生学位论文第二章相关背景知识介绍10中的非负实数,列出推荐度R值最大时的物品合集S*,这就是推荐系统要解决的问题。具体公式见式(2.1):∈C,S=argmaxs∈Su(c,s)(2.1)其中,C是所有用户集合,S是待推荐物品合集,u(c,s)表示物品....



本文编号:3903370

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