【摘 要】
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【目的】从海洋平台数据中过滤出用户需要的信息,并及时准确地推荐给用户。【方法】通过基于内容的推荐算法和基于物品的协同过滤算法筛选候选集,采用并行MapReduce的方式提高系统对数据的并行挖掘能力;使用机器学习算法提高推荐候选准确度,实现精准匹配和个性化推荐的效果。【结果】有效地根据用户点击的文章生成推荐列表,模型评估准确度为78.5%,均方根误差为0.22。【局限】对用户特征以及文本特征还需深度
【机 构】
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中国科学院西北生态环境资源研究院文献情报中心
【基金项目】
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国家重点研发计划课题“应对气候变化科学数据与知识集成共享平台建设”（项目编号：2018YFC1509007）； 中国科学院兰州文献情报中心2019年文献情报创新能力建设项目“文献情报大数据计算环境的应用与示范”（项目编号：Y9AJ012007）和“开放学术资源的情景化组织与服务研究”（项目编号：Y9AX011001）的研究成果之一；
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【目的】从海洋平台数据中过滤出用户需要的信息,并及时准确地推荐给用户。【方法】通过基于内容的推荐算法和基于物品的协同过滤算法筛选候选集,采用并行MapReduce的方式提高系统对数据的并行挖掘能力;使用机器学习算法提高推荐候选准确度,实现精准匹配和个性化推荐的效果。【结果】有效地根据用户点击的文章生成推荐列表,模型评估准确度为78.5%,均方根误差为0.22。【局限】对用户特征以及文本特征还需深度挖掘;实验过程中多次使用分词工具,对其准确度有所依赖;模型训练算法还需优化。【结论】本文模型能够在一定程度上满足用户的个性化推荐需求,可以为平台建设提供良好的支持。
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