【摘 要】
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提出一种基于用户兴趣度矩阵和改进粒子群优化的数字图书馆文献推送方法。从用户兴趣行为特征入手,首先构建用户对文献的兴趣度矩阵,然后通过文献聚类和最近邻查询,产生最优
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提出一种基于用户兴趣度矩阵和改进粒子群优化的数字图书馆文献推送方法。从用户兴趣行为特征入手,首先构建用户对文献的兴趣度矩阵,然后通过文献聚类和最近邻查询,产生最优推荐列表。其中利用改进粒子群优化算法对文献聚类进行优化,进而能够提供更高效的文献推送服务。
A digital library document push method based on user interest degree matrix and improved particle swarm optimization is proposed. Starting from the characteristics of the user’s interest behavior, the user’s interest degree matrix of the document is first constructed, and then the optimal recommendation list is generated through document clustering and nearest neighbor query. Which uses improved particle swarm optimization algorithm to optimize the document clustering, and thus be able to provide more efficient document push service.
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Although the general de