基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐服务研究

针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点,文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素,通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户-资源评分矩阵;然后结合协同过滤算法,计算目标用户最近邻从而完成知识推荐,并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型;最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。