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一种不依赖用户行为数据的科研文献推送系统

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摘要:

[目的]实现一种智能推送科研文献的服务架构,解决在缺少用户行为数据时主动发起的文献精准推送问题。[方法]研究分析典型的推送系统和现存的文献情报服务,结合数据挖掘、数据存储、推送算法与可视化分析技术设计科研文献精准推送系统,并提出实现手段。[结果]系统整合了期刊文献录入、网络数据爬取、计算匹配学者、推广效果可视化和策略调整功能,期刊管理者可借助系统实现智能文献推送并发掘潜在读者。[结论]本文系统充分利用学术数据库公开的论文属性数据及作者属性数据,规避了科研文献个性化推荐系统常见的冷启动问题,为诸如期刊网站主动推送论文以吸引读者等应用场景提供支持。


作者: 虞哲英1,2 关贝1 昝道广3 吕荫润1,2 毕丽阳4 王永吉1,2,5
作者单位: 1. 中国科学院软件研究所协同创新中心,北京 100190;2. 中国科学院大学,北京 100049;3. 山东科技大学,青岛 266590;4. 北京理工大学,北京 100081;5. 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室,北京 100190
期刊: 文献与数据学报
年.(期):页码 2019.(2):76-89
中图分类号: TP391.1
DOI: 10.31193/SSAP.J.ISSN.2096-6695.2019.02.07
关键词: 精准推送 架构设计 数据挖掘 主题提取 用户画像

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