为了提高文献推送的准确率,文章设计了一种基于Word2Vec的高校师生科技文献个性化服务系统,通过爬虫挖取以及基于Lucene的全文检索方案对数据进行检索,通过Word Embedding技术计算相似度,在一定程度上解决了系统数据稀疏性与冷启动问题。在120万篇文献中,实验取得了科技文献82%的推荐准确率,满足高校师生对文献检索的效率需求。
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