文件名称:
基于多层级决策分析的数字图书信息分级推荐方法
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上传时间: 2021-01-13
详细说明：以往数字图书信息分级推荐方法受到干扰信息影响，导致推荐效果较差，为了避免以往方法带来的弊端，提出了基于多层级决策分析的分级推荐方法。采用多维度建模方法，构建数字图书信息特征模型，针对不同图书特征要素在模型中的重要性，分析词与词之间语义关系，实现基于特征模型的词分级扩展。为排除信息干扰，引入词性标注层，通过中文分词工具进行词性标注，以便得到完善相似词集。在该集合中，计算多层级决策分析相似度，结合用户对项目测评结果设计分级推荐方案，构建数字图书信息项目本体，依据五元组形式对相似度进行排序，将相似度高的项目推荐给用户。对数字图书信息进行分级保密，避免外界信息干扰，从而保证推荐方案安全。通过实验对比结果可知，该方法最高推荐精准度可达到93%，为用户高效使用数字图书信息提供可行性方案。
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