【摘 要】
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目前国内问答社区的用户检索推荐主要基于字符匹配,缺乏对用户的历史行为信息的综合利用。提出了一种基于LSI（latent semantic indexing）的用户实时推荐算法,融合了检索关键词
【基金项目】
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国家自然科学基金(61273248,61075033);国家级大学生创新创业训练项目(201610574033);广东大学生科技创新培育专项资金(攀登计划专项资金)(pdjh2017b0139)
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目前国内问答社区的用户检索推荐主要基于字符匹配,缺乏对用户的历史行为信息的综合利用。提出了一种基于LSI（latent semantic indexing）的用户实时推荐算法,融合了检索关键词和社区用户历史行为信息,实时推荐与检索内容确实相关的高质量用户。在关键词检索的问题上,突破了传统字符匹配的框架,融合了社区用户的历史行为信息进行检索,避免了因字符匹配产生的信息单薄而推荐错误;不同于LSI的传统应用,该系统利用LSI挖掘词语潜在语义和对向量空间降维的两个特性,将LSI应用在实时用户推荐情形,更高效地做
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