一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法及装置，该方法包括：获取用户历史阅读文献，通过TF

【技术实现步骤摘要】
一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法及装置


[0001]本专利技术属于电力知识培训
，具体为一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法及装置。

技术介绍

[0002]目前在电力知识培训领域，存在着知识资源比较庞大，增长速度快的问题。并且，电力岗位学员在进行岗位知识学习时只能通过人工搜索方式进行，效率低下，学员需要一种更加智能的知识发现机制。随着推荐技术的不断发展，推荐引擎已经在电子商务平台和基于社交的资讯站点取得了很大的成功。与此同时，在教育领域也涌现了很多基于推荐算法的学习资源分享平台(如CSDN、知网等)。
[0003]目前的推荐引擎的工作原理都是基于物品或者用户的相似集进行推荐，根据不同的数据源发现数据相关性的方法可以分为以下三类：
[0004](1)根据系统用户的基本信息发现用户的相关程度，这种被称为基于人口统计学的推荐(Demographic
‑
based Recommendation)；
[0005](2)根据推荐物品或内容的元数据，发现物品或者内容的相关性，这种被称为基于内容的推荐(C本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，包括：获取用户历史阅读文献，抽取文献中的关键词构成文献关键词集；基于文献关键词计算文献词向量；基于文献词向量计算用户间的相似性；基于用户间的相似性排序形成当前用户的邻居用户，将邻居用户的阅读文献进行相互推荐。2.根据权利要求1所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，所述抽取文献中的关键词构成文献关键词集，包括：计算文献中每个词的频率：其中，TF表示词频率；基于词频率计算词权重；基于词权重提取预设数量的关键词，构成文献关键词集。3.根据权利要求2所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，所述基于词频率计算词权重，包括：如果该词不属于领域关键词词库C，则计算IDF值：将IDF值与词频率TF相乘得到TF
‑
IDF值作为该词的词权重；如果该词属于领域关键词词库C，则计算RPD值：将RPD值与词频率TF相乘得到TF
‑
RPD值作为该词的词权重。4.根据权利要求3所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，所述log的底数取e。5.根据权利要求3所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，还包括：邀请电力领域相关专家，通过人工标注的方式，针对专家根据经验收集和通过互联网收集到的所有电力领域文献，构建领域关键词词库C。6.根据权利要求3所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，提取TF
‑
RPD值排前k的词和TF
‑
IDF值排前k的词共同作为文献的关键词，形成该文献的关键词集。7.根据权利要求6所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，所述k取值为3。8.根据权利要求3所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，还包括：对词权重进行标准化：
其中，Wvaluei
TF
‑
RPD*
为第i个词标准化后的TF
‑
RPD值，Wvaluei
TF
‑
RPD
为第i个词的TF
‑
RPD值，Wvaluej
TF
‑
IDF*
为第j个词标准化后的TF
‑
IDF值，Wvaluej
TF
‑
IDF
为第j个词的TF
‑
IDF值。9.根据权利要求8所述的一种面向电力领域知识学习的文献推荐方法，其特征在于，所述基于关键词计算文献词向量，包括：其中，V
LA
表示文献A的词向量，Wvector是文献中关键词w的词向量，Wvalue是文献中关键词w标准化后的词权重，KeywordListA表示文献A的关键词集，2k为KeywordListA中关键词的个数。10...

【专利技术属性】
技术研发人员：吴俊，查显光，徐滔，戴威，何泽家，崔林，刘媛，
申请(专利权)人：国网江苏省电力有限公司，
类型：发明
国别省市：