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采集用户的标签行为形成标签数据集,运用K-近邻算法模型将标签数据集向量表示为多维的形式,利用欧氏距离公式评价各文献之间的相关度,从而实现主动向用户推荐文献。最后,针对计算复杂度和准确率等问题,提出今后研究方向。
基于多标签属性的学术文献推荐研究
【摘 要】
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采集用户的标签行为形成标签数据集,运用K-近邻算法模型将标签数据集向量表示为多维的形式,利用欧氏距离公式评价各文献之间的相关度,从而实现主动向用户推荐文献。最后,针对
【机 构】
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川北医学院图书馆
【出 处】
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情报探索
【发表日期】
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2015年04期
【基金项目】
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2013四川省南充市社科联课题项目“图书馆面向多站点Web日志挖掘中的数据采集与预防处理技术研究”(项目编号:NC2013B055)成果之一
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