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一种基于输出情景化的多维信息推荐新方法研究
  • ISSN号:1007-7634
  • 期刊名称:《情报科学》
  • 时间:0
  • 分类:G252[文化科学—图书馆学]
  • 作者机构:[1]广东工业大学管理学院,广东广州510520, [2]暨南大学管理学院,广东广州510632
  • 相关基金:国家社科基金资助项目(青年项目)(11CTQ020); 广东省自然科学基金项目(博士启动)(S2012040007883); 国家社科基金项目(09CTQ020); 广东省普通高校人文社会科学一般项目(11WYXM023)
中文摘要:

多维信息推荐是目前信息推荐领域中的一项新技术,能动态获取用户在不同情景下的兴趣变化,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果。本文介绍了多维信息推荐的相关知识,提出了输出情景化这一新的概念,构建了基于输出情景化的多维信息推荐系统模型,研制出基于输出情景化的多维信息推荐算法,并通过实验研究方法验证了所提出的多维信息推荐算法的高效性与优越性。

英文摘要:

Multi-dimensional information recommendation(MDIR) is a new technology in the field of information recommendation. MDIR can dynamically catch the users' interest changes in different contextsand provide more individualized and intellectualized results. This paper firstly introduces the related content of MDIR. Secondly the paper brings forth the new concept: contextual post-filtering. Thirdly, the paper builds up a new multi-dimensional information recommendation model based on contextual post-filtering and designs a new multi-dimensional recommendation algorithm. Finally, the paper adopts an experiment to test and verify the high efficiency of the new algorithm.

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期刊信息
  • 《情报科学》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中国科学技术情报学会 吉林大学
  • 主编:靖继鹏
  • 地址:长春市人民大街5988号
  • 邮编:130022
  • 邮箱:infosci@jlu.edu.cn
  • 电话:0431-85095200
  • 国际标准刊号:ISSN:1007-7634
  • 国内统一刊号:ISSN:22-1264/G2
  • 邮发代号:12-174
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,2001年被评为吉林省科技类一级期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国人文社科核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:36930