本文關(guān)鍵詞：基于微博的學(xué)生學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建

  更多相關(guān)文章： 個(gè)性化推薦 空間向量模型 混合推薦 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 搜索引擎

【摘要】：隨著Internet技術(shù)的不斷發(fā)展,信息孤島、信息過載和資源迷航問題嚴(yán)重影響用戶高效率地發(fā)現(xiàn)、利用互聯(lián)網(wǎng)資源。以為學(xué)生用戶推薦優(yōu)秀的學(xué)習(xí)資源為出發(fā)點(diǎn),利用微博技術(shù)構(gòu)建一個(gè)為學(xué)生用戶推薦學(xué)習(xí)資源的資源推薦平臺(tái)。該平臺(tái)以空間向量模型為表示模型,通過Heritrix、SCWS分詞器、基于內(nèi)容且?guī)в袇f(xié)同過濾的混合推薦算法等多種技術(shù)來收集、獲取、篩選、推介學(xué)習(xí)資源數(shù)據(jù)。
【作者單位】： 西安建筑科技大學(xué)信息與控制工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 個(gè)性化推薦 空間向量模型 混合推薦 網(wǎng)絡(luò)爬蟲 搜索引擎
【基金】：大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練項(xiàng)目(No.201210703052)
【分類號(hào)】：TP393.092;TP391.3
【正文快照】： 0引言隨著Web 2.0技術(shù)的發(fā)展,微博已經(jīng)成為一個(gè)巨大的潛在研究信息源,并在高速地?cái)U(kuò)展。網(wǎng)絡(luò)資源迅速地增長(zhǎng),形成了龐大的網(wǎng)絡(luò)資源庫(kù),這個(gè)資源庫(kù)一方面為大學(xué)生提供了大量可供參考、利用的學(xué)習(xí)資料,另一方面也使得學(xué)生在海量的學(xué)習(xí)資源中選擇資料時(shí)無所適從,增加了學(xué)生尋找資

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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8 陳慶軒;鄭德權(quán);趙鐵軍;;多分類器融合的文本分類技術(shù)研究[A];2008'中國(guó)信息技術(shù)與應(yīng)用學(xué)術(shù)論壇論文集（二）[C];2008年

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 左維松;規(guī)則和統(tǒng)計(jì)相結(jié)合的篇章情感傾向性分析研究[D];鄭州大學(xué);2010年

3 劉輝;基于KNN算法的中文Web文本分類技術(shù)研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2010年

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8 吳惠雄;基于支持向量機(jī)與聚類算法的中文文本分類研究[D];中南林業(yè)科技大學(xué);2009年

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10 曹亞輝;非結(jié)構(gòu)文本最佳近似匹配系統(tǒng)的研究與實(shí)現(xiàn)[D];東華大學(xué);2011年

【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

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2 黃希全;;數(shù)字圖書館推薦系統(tǒng)中用戶偏好的建模方法[J];情報(bào)雜志;2006年01期

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4 王立平;何超;黃斌;;Web挖掘在個(gè)性化推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)預(yù)處理的研究[J];萍鄉(xiāng)高等�？茖W(xué)校學(xué)報(bào);2007年06期

5 江婕;李建民;曾R挽，

本文編號(hào)：863946