【摘 要】
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传统图书推荐系统大多仅面向图书馆用户,使得馆藏资源很难呈现在更广泛的馆外用户面前.利用联合加权矩阵分解(J-WMF)方法,将异构的网络资源、社会化标签、书目和图书主题进行
【机 构】
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南京财经大学信息工程学院;江苏省数据工程与知识服务重点实验室
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传统图书推荐系统大多仅面向图书馆用户,使得馆藏资源很难呈现在更广泛的馆外用户面前.利用联合加权矩阵分解(J-WMF)方法,将异构的网络资源、社会化标签、书目和图书主题进行有效的语义融合,转化为同一潜在特征空间中的特征向量.通过计算向量相似度,使馆外用户浏览被社会化标签标注的网络资源时,能够同步得到相关的书目和图书主题推荐,从而提升馆藏资源的利用率.实验结果表明,该方法优于传统矩阵分解方法,有较好的应用效果.
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