%0 Journal Article
%T 科技文献跨语言推荐模型研究
%A 赖院根
%J 中国图书馆学报
%D 2012
%X 信息超载和语言障碍影响我国科研人员对外文科技文献的有效获取，如何提高获取效率成为亟待解决的问题。个性化推荐能很好地处理信息超载现象，但当前国内外相关研究都基于单一语种进行，多语种环境下的推荐研究非常缺乏。本文提出网络环境和海量数据背景下的科技文献跨语言推荐模型，并论证用户兴趣特征抽取、语言转换和混合推荐等步骤。利用Web日志挖掘技术，分析基于多种信息行为的整合分析方法抽取用户兴趣特征，以分类表作为参考体系建立用户兴趣表示模型，在用户—特征词转化为用户—类目矩阵的基础上开展推荐研究。图3。参考文献17。
%K 科技文献
%K 个性化推荐
%K 跨语言
%K 用户分析
%U http://www.jlis.cn/jtlsc/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20120208&flag=1