基于改进内容过滤算法的高校图书馆文献资源个性化推荐研究

来源：图书情报工作杂志2018年第21期北京时间：

作者：耿立校,晋高杰,李亚函,孙卫忠,马士豪

单位：1. 河北工业大学经济管理学院 天津 300401;<br />\r\n2. 河北工业大学图书馆 天津 300401

摘要：[目的/意义]基于内容的过滤推荐中，针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题，提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法/过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量，进而由公式计算余弦值r，结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim，将其作为向目标用户推荐文献的依据，并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验，最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果/结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。

关键词：基于内容推荐,匹配度值Sim,推荐模型,实证分析,

基金资助：本文系河北省社会科学基金项目&quot;面向用户科研需求的高校图书馆信息服务体系研究&quot;（项目编号：HB17TQ009）研究成果之一。