【摘 要】
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本文采取数字图书馆领域的标准信息资源分类法作为信息资源的语义分类,通过划分信息资源空间,把传统协同过滤算法作了改进,降低了数据空间的维度,提高了实时推荐的效率.通过
【机 构】
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中国人民大学数据与知识工程研究所(北京)
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本文采取数字图书馆领域的标准信息资源分类法作为信息资源的语义分类,通过划分信息资源空间,把传统协同过滤算法作了改进,降低了数据空间的维度,提高了实时推荐的效率.通过实验分析,划分后的数据空间在很大程度上解决了原有数据的稀疏性问题,提高了推荐的精准度.本文算法作为中国人民信息学院和图书馆开发的数字图书馆个性化推荐系统DLPers的一部分,在实践中加以应用.随着用户数目的逐渐增多和信息资源的不断增加,基于语义分类的个性化推荐算法将得到进一步的验证.
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