●钟克吟（肇庆学院图书馆，广东肇庆526061）

基于标签与协同过滤算法的学术资源推荐系统的构建

●钟克吟（肇庆学院图书馆，广东肇庆526061）

标签；协同过滤；关联资源；资源推荐

将标签引入高校学术资源推荐系统，利用标签数据，采取基于用户的协同过滤算法和基于关联资源的协同过滤算法相结合的方式实现资源推荐，既能体现用户的兴趣点和关注点，也能兼顾资源之间的关联性，使推荐的资源更具个性化和全面性，而且在系统中增加了为用户提供推荐标签词表的功能，提高了用户使用标签的积极性与使用标签的准确率。

1 引言

随着数字图书馆的迅猛发展，信息资源呈爆炸式增长。因此，一些能有效为用户解决信息过载和信息迷航等问题的信息过滤机制也应运而生。基于标签的高校学术资源推荐系统，可以实现一种利用标签来挖掘读者的兴趣以及资源之间的语义关联，并向读者推荐学术资源的知识服务模式，它能有效为用户解决信息过载和信息迷航等问题，能够引导读者更高效地利用图书馆资源。同时，Web2.0的发展及其以用户为中心的服务原则，强调服务时空的个性化、服务方式的个性化和服务内容的个性化，必然会促使用户广泛参与学术资源的组织和描述活动，用户不仅是资源的创建者和使用者，更是新一代的资源描述者和组织者。基于标签的高校学术资源推荐系统更好地体现了以用户为中心的理念，是数字图书馆门户的发展趋势。……