基于用戶評價的專家推薦系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、在我國，中小企業(yè)的技術(shù)創(chuàng)新與改革問題尤為突出。中小企業(yè)作為我國產(chǎn)學(xué)研合作的一個重要組成部分，在產(chǎn)學(xué)研合作中十分需要獲得政府與高校在資金、技術(shù)和人才方面的支持。雖然我國產(chǎn)學(xué)研合作取得了一定的成就，但依然存在許多亟待解決的問題，例如技術(shù)轉(zhuǎn)化率低，動力不足，機制效率低等問題。在這樣的實際情況下，當(dāng)中小企業(yè)遇到技術(shù)創(chuàng)新與改革難題時，很難找到合適的高校專家進行技術(shù)咨詢。針對這一問題，本文基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，設(shè)計并實現(xiàn)了一種為中小企業(yè)服務(wù)的專家推薦系

2、統(tǒng)。論文的主要研究工作如下:
　　(1)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取中國知網(wǎng)的高校專家數(shù)據(jù)，通過對專家的論文摘要文本進行預(yù)處理、關(guān)鍵詞權(quán)重計算等步驟，將獲取到的專家文本信息用向量空間模型進行文本表示，建立高校專家的向量空間模型索引庫。
　　(2)針對企業(yè)技術(shù)需求文本的特點，對企業(yè)需求文本進行預(yù)處理后，將基于詞語語義和基于詞語統(tǒng)計信息這兩種關(guān)鍵詞權(quán)重計算方法相結(jié)合，對企業(yè)需求文本進行關(guān)鍵詞權(quán)重計算，然后構(gòu)建企業(yè)技術(shù)需求文本的向量空間模型，

3、同時通過構(gòu)建學(xué)科分類模型來對需求文本進行學(xué)科分類，最后計算企業(yè)需求文本同該學(xué)科高校專家論文文本之間的文本相似度，根據(jù)相似度產(chǎn)生初始專家推薦列表。
　　(3)建立用戶評價系統(tǒng)，系統(tǒng)根據(jù)目標(biāo)用戶對初始專家推薦列表的滿意度評分，并結(jié)合歷史用戶對所有專家的滿意度評分數(shù)據(jù)，計算目標(biāo)用戶對每個專家的滿意度預(yù)測值。最后系統(tǒng)根據(jù)滿意度預(yù)測值，對初始專家推薦列表進行調(diào)整，產(chǎn)生最終的專家推薦列表。
　　(4)設(shè)計并實現(xiàn)一種基于用戶評價的專家推薦