协同推荐技术及其在科技文献个性化推荐系统中的应用研究

随着Internet技术的飞速发展，网络资源也飞速地增长着，科技文献电子资源作为Internet信息资源的重要组成部分也在急速地膨胀着。在这种背景之下，推荐系统应运而生，它根据用户的兴趣爱好推荐符合用户兴趣的对象，也称为个性化推荐系统。协同推荐是一种常用的减少信息过载的技术，已经成为了个性化推荐系统的一种主要工具。协同推荐的基本思想是通过参考与活动用户具有相似兴趣或者需求的其他用户的选择来决定如何为当前用户进行信息过滤产生推荐。 本文在研究和比较国内外学者提出的各种推荐方法的基础上，提出了两种协同推荐的方法，一种是在基于用户的协同推荐技术的基础上提出了一种基于本体概念和用户兴趣的协同推荐算法，该算法利用本体词表来获得用户的兴趣向量。另外一种是在基于模型的协同推荐技术的基础上提出了一种基于加权关联规则的协同推荐算法，该算法选择了资源的著录时间参数作为生成资源项目权重的参数。 最后将这两种协同推荐算法加以应用设计和实现了科技文献个性化信息推荐系统PIRS原型系统。该原型系统以军用飞机领域的科技文献作为推荐资源，根据推荐算法实现了基于用户兴趣特征的资源推荐和基于加权关联规则的资源推荐。