基于Vague相似性的文献推荐研究

为提高文献综合推荐效率，提出一种基于Vague相似性的文献推荐方法。该方法首先利用文献数据库检索用户感兴趣文献，作为待推荐文献集；然后，对文献中的关键词依据提出的方法重新排序、计算关键词的模糊隶属度和关键词转换为Vague值；最后，利用Vague相似性度量文献的相关性，并结合年均下载量和年均引用，对进入推荐集的文献进行推荐排序供用户选择使用。实验表明，该算法不仅利用关键词相似度，还融入了对文献有重要意义的引用数和下载量参数作为推荐参数，综合推荐效果明显。