电脑知识与技术
電腦知識與技術
전뇌지식여기술
COMPUTER KNOWLEDGE AND TECHNOLOGY
2015年
2期
8-10
,共3页
肖诗伯%兰鹰%杨玉梅%胡邈凡
肖詩伯%蘭鷹%楊玉梅%鬍邈凡
초시백%란응%양옥매%호막범
二分图%随机游走%大数据%个性化%文献%推荐系统
二分圖%隨機遊走%大數據%箇性化%文獻%推薦繫統
이분도%수궤유주%대수거%개성화%문헌%추천계통
bipartite graph%random walk%big data%individuation%literature%recommendation system
为帮助科研用户解决在海量文献检索中遇到的信息过载等问题，该文从用户使用文献的行为出发，运用大数据分析中随机游走的二分图算法分析处理，通过协同过滤的方式预测用户未来的文献需求。评价指标显示本模型准确率为72.4%、覆盖率为14.6%、召回率为69.1%。能较好完成对文献的预测，实现对用户的个性化推荐，主动改善用户的文献检索环境。
為幫助科研用戶解決在海量文獻檢索中遇到的信息過載等問題，該文從用戶使用文獻的行為齣髮，運用大數據分析中隨機遊走的二分圖算法分析處理，通過協同過濾的方式預測用戶未來的文獻需求。評價指標顯示本模型準確率為72.4%、覆蓋率為14.6%、召迴率為69.1%。能較好完成對文獻的預測，實現對用戶的箇性化推薦，主動改善用戶的文獻檢索環境。
위방조과연용호해결재해량문헌검색중우도적신식과재등문제，해문종용호사용문헌적행위출발，운용대수거분석중수궤유주적이분도산법분석처리，통과협동과려적방식예측용호미래적문헌수구。평개지표현시본모형준학솔위72.4%、복개솔위14.6%、소회솔위69.1%。능교호완성대문헌적예측，실현대용호적개성화추천，주동개선용호적문헌검색배경。
This paper for helps researcher solve the information overload problems in vast literature search. From the user's litera? ture use behavior, use the Random-Walk bipartite graph theory of big data analysis to analysis and processing, Through collabora? tive filtering approach to predict user future literature needs. Evaluating indicator shows the model: Precision rate of 72.4%,Cover? age rate of 14.6%,Recall rate of 69.1%. It can be better to complete the predict for literature, to realize the individuation recommen? dation for user, initiative to improve the user's literature retrieval environment.
