【摘 要】
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为促进期刊融媒体发展，提高杂志社网站的知识服务能力，实现为读者提供论文在线推荐服务，提出了一种基于数据仓库的论文推荐方法。首先建立数据仓库，设立论文推荐主题库，抽取数据集中论文的标题、摘要、关键词等数据建立特征数据集；然后，再对这些特征数据集进行预处理，得到半结构化的分词特征数据集，存入数据仓库的ODS层，格式化和ETL化原始数据层中的数据，清洗维度缺项的数据，存入DWD层，构造维度-论文权重矩阵
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为促进期刊融媒体发展，提高杂志社网站的知识服务能力，实现为读者提供论文在线推荐服务，提出了一种基于数据仓库的论文推荐方法。首先建立数据仓库，设立论文推荐主题库，抽取数据集中论文的标题、摘要、关键词等数据建立特征数据集；然后，再对这些特征数据集进行预处理，得到半结构化的分词特征数据集，存入数据仓库的ODS层，格式化和ETL化原始数据层中的数据，清洗维度缺项的数据，存入DWD层，构造维度-论文权重矩阵，存储在DWS层，ADS层存储汇总的推荐结果；最后，推荐时根据ADS层主题表中的分词特征数据集，计算待推荐论文的相似度，根据相似度值对目标论文推荐相似文献。结果表明，该推荐方法提高了论文推荐的实时性和准确率，应用效果良好。
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