基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统

文库系统对信息的传播利用有着重要的作用, 但在文库系统中出现信息过载问题后, 数据的利用率会大大降低. 针对该问题提出了一种基于多粒度特征和混合算法的文档推荐系统, 系统在短语和词语两个粒度上对用户兴趣及文档特征进行建模, 综合基于内容推荐算法及协同过滤算法, 为用户生成兴趣列表. 系统测试数据表明, 系统在准确率、召回率、覆盖率、新颖度等指标上均有较为优异的表现, 其为用户推荐的文档较符合用户实际偏好, 有助于提升文库系统的数据利用率, 改善用户体验.