【摘 要】
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以往数字图书信息分级推荐方法受到干扰信息影响,导致推荐效果较差,为了避免以往方法带来的弊端,提出了基于多层级决策分析的分级推荐方法。采用多维度建模方法,构建数字图书
【基金项目】
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陕西省教育厅服务地方专项计划项目(16JK1328)
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以往数字图书信息分级推荐方法受到干扰信息影响,导致推荐效果较差,为了避免以往方法带来的弊端,提出了基于多层级决策分析的分级推荐方法。采用多维度建模方法,构建数字图书信息特征模型,针对不同图书特征要素在模型中的重要性,分析词与词之间语义关系,实现基于特征模型的词分级扩展。为排除信息干扰,引入词性标注层,通过中文分词工具进行词性标注,以便得到完善相似词集。在该集合中,计算多层级决策分析相似度,结合用户对项目测评结果设计分级推荐方案,构建数字图书信息项目本体,依据五元组形式对相似度进行排序,将相似度高的项目推荐
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技