面向移动阅读平台的资源推荐算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张磊1; 高强1; 朱珍民2; 叶剑2
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| 刊名 | 计算机工程
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| 出版日期 | 2013 |
| 卷号 | 39.0期号:008页码:69 |
| 关键词 | 阅读平台 用户相似度 知识结构 交互记录 协同过滤 资源推荐 |
| ISSN号 | 1000-3428 |
| 英文摘要 | 随着移动计算技术的发展,人们可以在移动环境中方便地在线获取阅读资源,但如何在海量资源中检索出符合用户兴趣的内容,成为亟需解决的问题。为此,提出一种面向移动阅读平台的资源推荐算法。根据用户的知识结构和用户之间的交互记录进行建模,计算用户相似度以获取相似用户,利用最近邻集合结合协同过滤算法进行资源推荐。在系统平台上进行测试,该算法的绝对误差平均值为0.636,低于同类推荐系统的平均水平,表明推荐算法是有效的。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/35201]  |
| 专题 | 中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文 |
| 作者单位 | 1.北京航空航天大学 2.中国科学院计算技术研究所 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 张磊,高强,朱珍民,等. 面向移动阅读平台的资源推荐算法[J]. 计算机工程,2013,39.0(008):69. |
| APA | 张磊,高强,朱珍民,&叶剑.(2013).面向移动阅读平台的资源推荐算法.计算机工程,39.0(008),69. |
| MLA | 张磊,et al."面向移动阅读平台的资源推荐算法".计算机工程 39.0.008(2013):69. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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