主题相关的虚拟读者社区推荐方法研究

摘要：

[目的]为了帮助读者从海量的虚拟读者社区中选择符合其兴趣的社区.[方法]提出基于主题概率模型的读者社区推荐方法,通过发现读者社区的隐含主题,建立起读者与读者社区在不同主题上的联系,并根据社区和读者的主题相似度进行读者社区推荐.[结果]在真实数据上的实验证明该方法能够有效地发现读者社区的隐含主题,相比现有的推荐方法,能够准确地推荐虚拟读者社区.[局限]存在推荐的冷启动问题.[结论]该推荐方法帮助读者准确迅速地找到感兴趣的主题相关虚拟读者社区,能够促进读者的沟通交流和虚拟读者社区的发展.

关键词：读者社区、推荐、主题概率模型、协同过滤

分类号：G250(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：本文系国家社会科学基金重大项目“国家知识产权文献及信息资料库建设研究”项目编号:10&ZD133、国家自然科学基金青年科学基金项目“移动社会网络中基于信任关系的情境感知推荐研究”项目编号:61303025和湖北省自然科学基金面上项目“移动社会网络中基于信任关系的情境感知推荐方法研究”项目编号:2012FFB04201的研究成果之一.

在线出版日期：2014-10-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：51-57