移动阅读信息资源推荐与利用策略  

Recommendation and Utilization Strategy of Mobile Reading Information Resources

作　　者：陈玉[1] 尹桂平[2] 

机构地区：[1]燕山大学 [2]吉林医药学院图书馆

出　　处：《图书馆学研究》2017年第1期69-72,共4页Research on Library Science

基　　金：教育部人文社会科学研究专项任务项目(高校思想政治工作)"网络社会环境下高校舆论危机事件应对机制"(项目编号13JDSZ2050);燕山大学博士基金项目"社会转型时期中国大陆新闻从业者角色冲突研究"(项目编号B879)的研究成果

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。With the rapid development of mobile Internet,people can easily access information resources in the mobile environment,and mobile reading has become the popular trend of nationwide reading in our country at present. Among a large number of literature information resources,how to accurately obtain the useful content is an urgent problem to be solved. For this,the essay puts forward mobile platform to create a mobile reading recommendation system of information resources. The system uses the users＇ browsing history and time of duration of each knowledge point to represent the knowledge structure,and at the same time,combines it with other readers＇ or users＇ interactions between records,uses Pearson correlation coefficient or Cosine similarity based on collaborative filtering algorithm to calculate the similarity between readers or users,then uses the top-N nearest neighbor algorithm to predict the score of the information resources,in order to recommend and use information resources. Finally,the resource recommendation and ultilization strategy based on the content,the reader,and access behavior are analyzed.

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：TP391.3[自动化与计算机技术—计算机应用技术] G250.7[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]