移动阅读信息资源推荐与利用策略

摘要：

随着移动互联网的飞速发展,民众可以轻松地在移动环境中获取信息资源,移动阅读的方式已然成为目前我国全民阅读的流行趋势.如何在大量的文献信息资源中准确获取自身所需的有用内容,是目前急需解决的问题.为此,文章提出了面向移动阅读平台的信息资源推荐系统.该系统利用读者或用户所浏览的知识点的历史记录以及在每个知识点的停留时间来展现其知识结构.另外,结合与其他用户之间的交互记录,采用基于协同过滤的Pearson相关系数或者Cosine相似性算法来计算读者或者用户之间的相似度,接着采用top-N近邻用户的算法来预测信息资源的评分,以此进行信息资源的推荐与利用.最后,对基于内容、读者、访问行为以及组合等不同模式下的资源推荐与利用策略进行分析.

关键词：移动阅读、知识结构、用户相似度、协同过滤、资源推荐

分类号：G444;G642;TP391

资助基金：教育部人文社会科学研究项目;燕山大学博士基金

在线出版日期：2017-03-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：69-72