【摘 要】
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信息资源个性化推荐系统,是一种新型的信息资源服务形式,它主要的作用是辅助用户在海量的信息中,最快、最有效的发现自身所需的信息。而其所采用的个性化服务推荐技术,是一种在特
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信息资源个性化推荐系统,是一种新型的信息资源服务形式,它主要的作用是辅助用户在海量的信息中,最快、最有效的发现自身所需的信息。而其所采用的个性化服务推荐技术,是一种在特定类型的数据库中进行知识发现的应用技术,它使用多种数据分析方法向用户主动、及时、准确地提供所需信息,并能根据用户对推荐内容的反馈进一步改进推荐结果。常用的个性化服务推荐技术包括三种:信息检索与信息抽取、基于内容的过滤和协同过滤、数据挖掘与知识发现。其中协同过滤被认为是至今为止在信息资源个性化推荐系统中最常用、最成功的一种个性化推荐技术。
本研究的目的是针对医学信息资源的特点,采用一种新型的主题词概念分层的协同过滤算法,对于传统的协同过滤算法的缺陷进行改进,提高推荐的效果和质量。并以此为基础,构建一个医学信息资源个性化推荐系统的实例-MedPRS实验系统。
MedPRS系统由四部分组成,分别为用户子系统、资源检索子系统、资源推荐子系统和暂存信息库。其中资源推荐子系统作为整个系统的核心,主要负责本实验系统中主题词概念分层协同过滤推荐算法的实现。它首先通过主题词概念分层对数据进行预处理,继而对不同的目标资源赋予不同的权重系数,然后采用常用的相似性算法,生成最终的推荐结果,并通过不断的重复操作优化推荐结果的质量。
经过初步的测试分析,主题词概念分层协同过滤推荐算法可以显著的提高查询效率和推荐结果的质量。
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