【摘 要】
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互联网环境下,数字图书资源“信息过载”,为基于读者认知递进性提供个性化的图书知识链条.引入WO模型构造有序的特征词集合,来改进LAD算法的主题抽取精确性,据此构建图书知识
【机 构】
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西安医学院 图书馆 西安710021
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互联网环境下,数字图书资源“信息过载”,为基于读者认知递进性提供个性化的图书知识链条.引入WO模型构造有序的特征词集合,来改进LAD算法的主题抽取精确性,据此构建图书知识链条内的主题动态演进模型;利用AT主题模型将读者信息融入与主题的关联分析之中,以通过读者一主题动态关联矩阵的提取,确定读者关注的阅读主题范围,并基于读者一主题动态关联强的计算,精确图书推荐结果;最后,在上述动态关联计算的基础上,以界面层、个性化推荐层与数据库层等3层结构为基础,搭建图书馆个性化推荐系统的整体框架.且经过测试,结果为基于动态关联计算的推荐系统MAE最大值为0.615 6,仍低于内容推荐系统MAE最小值,推荐准确性更高,达到了预设要求.
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