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摘要：
一种基于领域知识图谱的个性化文献推荐方法，涉及文献推荐技术领域。采用LDA模型构建知识图谱，并在此基础上，分别构建用户兴趣模型与文献模型，解决了词频统计方法不精确的问题；在建模的过程引入时间遗忘曲线函数，解决了用户兴趣变迁的问题；同时在建模过程中引入了激活扩散技术，解决了数据稀疏性的问题；在计算相似性的过程中采用基于知识距离的方法，有效的避免了元素个数匹配的强制性问题。将兴趣保持模型应用在文献推荐系统的用户建模中，考虑时间对用户短期兴趣变迁的影响，准确地量化用户当前兴趣。在用户建模与文献建模过程中引入激活扩散技术，有效的解决了数据的稀疏性问题。
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