科技論文推薦系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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1、隨著信息化的快速發(fā)展，人類的知識(shí)總量也在急劇增加，尤其是代表人類知識(shí)前沿的科技文獻(xiàn)正在以每年6％-8%的速率增長(zhǎng)。這就使得論文檢索難度大大增加。科研人員為了找到自己需要的論文，往往浪費(fèi)了大量的時(shí)間。雖然搜索引擎在很大程度上減輕了人們搜索信息的工作，但是它缺少了對(duì)用戶個(gè)性化的考慮，有時(shí)很難從搜索結(jié)果中找到自己感興趣的內(nèi)容。
　　本文首先介紹了論文的理論基礎(chǔ)，包括推薦系統(tǒng)、社會(huì)網(wǎng)絡(luò)、科技論文推薦的質(zhì)量等概念的界定和數(shù)據(jù)挖掘理論，借鑒相

2、似度分析方法，提出了一種論文相似度的計(jì)算方法，借鑒推薦系統(tǒng)在電子商務(wù)領(lǐng)域的成功應(yīng)用，將推薦系統(tǒng)中的理論方法擴(kuò)展到科技論文檢索領(lǐng)域，幫助人們快速定位所需的論文資源。然后，論文通過對(duì)獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析，初步建立了較為綜合的科技論文推薦系統(tǒng)。
　　本文利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)實(shí)現(xiàn)了多種期刊、會(huì)議的論文資源的集中和同步聯(lián)網(wǎng)更新；完成了檢索結(jié)果按照被引用次數(shù)、文章來源和發(fā)表時(shí)間等多樣化呈現(xiàn)；實(shí)現(xiàn)了論文相似度算法，結(jié)合用戶興趣給出相似論文的推薦；

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