本文利用用户在线行为数据,构建了针对机构知识库的个性化推荐系统。具体方法为:基于大数据Lambda架构,实现系统对用户隐式和显式行为的数据采集、汇总、融合、计算功能,构建基于本体的加权向量用户兴趣离线计算模型;同时针对用户对机构知识库行为的反馈,进行实时推荐。最后得出结论:利用大数据思维和技术,构建多维度用户行为模型,对机构知识库的个性化推荐有一定实用价值。
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