【摘 要】
:
在高校图书馆场景下,受限于图书特征信息的稀少,很难运用基于内容的推荐算法。本文针对图书馆推荐场景提出了一种结合社会化标签的基于内容的推荐算法。通过将图书的社会化标
【机 构】
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北京邮电大学计算机学院PCN&,CAD中心
【基金项目】
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国家科技支撑计划课题(2013BAH10F01,2013BAH07F02,2014BAH26F02,2014BAK15B01);高等学校博士学科点专项科研基金课题(20110005120007);北京高等学校青年英才计划项目(YETP0445);教育部信息网络工程研究中心和北京市教育委员会共建项目专项资助
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在高校图书馆场景下,受限于图书特征信息的稀少,很难运用基于内容的推荐算法。本文针对图书馆推荐场景提出了一种结合社会化标签的基于内容的推荐算法。通过将图书的社会化标签与实体图书相结合的方式来补充图书的特征项。对于社会化标签中存在的标签模糊问题,本文在信息熵思想的基础上提出了一种模糊标签识别方法。对于识别的模糊标签,本文采用标签去除的方式来处理,以增加标签信息的可靠性。最后通过基于内容的推荐算法来测试模糊标签去除前后推荐的准确率,以此来判定模糊标签识别方法的准确性。实验结果证明,该模糊标签识别方法具有较好的准确性,可以较好的识别模糊标签。
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