【摘 要】
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Duckling是一个基于互联网的科研协同软件套件。基于维基(wiki)技术的文档协同工具是Duckling的核心工具之一,是一种面向虚拟组织的协作式写作、文档共享和管理工具。wiki让用
【出 处】
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中国科学院研究生院 中国科学院大学
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Duckling是一个基于互联网的科研协同软件套件。基于维基(wiki)技术的文档协同工具是Duckling的核心工具之一,是一种面向虚拟组织的协作式写作、文档共享和管理工具。wiki让用户能够灵活的创建页面,编辑页面。这种灵活性使wiki在协同平台中得到了广泛应用。但由于wiki导航的缺失,使得用户很难找到目标页面。本文提出使用协同过滤技术,向用户推荐页面,帮助用户更快找到目标页面。
协同过滤系统的首要问题是建立用户评分矩阵。主流协同过滤系统几乎全部使用显性评分作为数据源,但只有少数系统能够得到用户的显性评分。协同工作环境没有显性评分。本文研究了用户浏览时间和用户评分的强相关性,提出使用基于页面浏览时间的隐性评分。
在设计推荐算法时,本文首先分析了wiki页面的访问特征和浏览时间隐性评分的特征。wiki中的用户关系与项目相关,随着项目变化时而疏远时而亲密。用户关系的时效性导致了经典的User-based推荐算法在这里并不适用。同时基于浏览时间隐性评分的“无负面评分”,以及和喜好的间接相关性也导致了不能直接使用主流的相似度函数。本文综合考虑了这些问题,设计了基于隐性评分的推荐算法,提出了基于关联规则的相似度函数。
本文设计了“当前页面推荐”和“TOP-N推荐”两种推荐产品形态。对TOP-N推荐中的候选页面生成,推荐结果整合,页面相似度归一化,以及加权整合等进行了详细的研究。
在实验环节,本文设计了基于HitRate的评测标准。比较了各种相似度函数的推荐效果,分析了推荐算法中各种因素的影响。实验结果证实了基于浏览时间的页面推荐算法的可行性。
本文设计并实现了页面推荐系统,在wiki页面中建立了联系。使得用户能够更容易,更迅速的找到目标页面。
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