【摘 要】
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针对为项目自动推荐评审专家的任务特点，提出一种基于主题信息的专家推荐方法。在分析项目与专家描述文档的属性特点后，使用隐含狄利克雷分配模型获取文档内容的主题词，通过统计
【机 构】
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昆明理工大学信息工程与自动化学院,红云红河烟草集团有限责任公司曲靖卷烟厂
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61175068）,云南省教育厅重大专项基金资助项目.
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针对为项目自动推荐评审专家的任务特点，提出一种基于主题信息的专家推荐方法。在分析项目与专家描述文档的属性特点后，使用隐含狄利克雷分配模型获取文档内容的主题词，通过统计主题词词频的方法构建主题特征空间，并结合文档属性栏目的重要性因素，利用TF—IDF特征提取算法分别获得项目文档与专家文档的主题特征向量，采用改进的相似度算法计算项目与专家主题特征向量的相关度，并选择与项目相关度较高的专家作为推荐结果。实验结果表明，该方法的推荐效果优于使用TF—IDF＋余弦相似度计算的推荐方法，准确率、召回率和综合评价指标F值
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