[发明专利]一种基于混合推荐算法的学术会议推荐系统

说明书

本发明公开了一种基于混合推荐算法的学术会议推荐系统，能够从用户个人邮件及公开会议发布网站上获取学术会议信息，通过内容过滤及有效信息提取处理原始信息生成会议信息摘要，并根据用户的历史行为及基于TF‑IDF和词向量的学术会议文本表示方法使用融合基于用户的协同过滤及基于内容的混合推荐算法实现学术会议信息的个性化推荐，并通过基于WEB的展示和网盘归档两种方法实现信息的推送。该学术会议推荐系统有助于提高科研人员处理信息的效率，有效地改善学术会议过多选择问题。

技术领域

本发明涉及计算机网络的技术领域，尤其是指一种基于混合推荐算法的学术会议推荐系统。

背景技术

如今，用户可以通过各种设备和服务访问大量的网络应用。由于移动平台提供的功能增强，用户可以随时随地访问感兴趣的网络资源，互联网越来越上的信息量的不断增长，推荐系统已成为克服此类信息过载问题的有效策略。推荐系统能够有效地改善过度选择等隐藏在庞大网络资源下的问题，其实用性不容小觑，因此它在许多网络应用中被广泛采用。而用户和资源的多样性导致单一模型实现的推荐引擎效果不尽如人意，因此混合推荐算法的研究具有重大意义。

高校、研究机构环境下，同样存在信息过载的问题，其中学术会议信息是备受重视的，此类信息是高校师生、研究人员非常关注并且时常接触的，此类信息的来源渠道包括科研人员收到的科研邮件，公开发布学术会议通知的网站，科研人员所属机构的内部资源分享等。近年来学术会议的数量也在不断扩展，质量也良莠不齐，因此在现实中存在一些常见的问题，一方面网络上垃圾邮件、订阅邮件、广告邮件泛滥，科研人员在处理邮件时需要耗费相当多的时间精力去筛选学术会议的通知类邮件；另一方面高校人员会接触到许多的学术会议信息，但是其中绝大部分并不符合他们的研究领域以及科研水平；另外此类学术会议信息中往往有一些不重要的部分，在处理信息时需要花费时间去定位有效信息，实现学术会议信息的个性化推送有助于提高科研人员处理信息的效率，从而激发学术热情，促进学术研究工作，十分具有研究意义。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的缺点与不足，提出了一种基于混合推荐算法的学术会议推荐系统，能够从用户个人邮件及公开会议发布网站上获取学术会议信息，并根据用户的历史行为及学术会议内在特征实现学术会议信息的个性化推荐，并通过基于WEB的展示和网盘归档两种方法实现信息的推送。

为实现上述目的，本发明所提供的技术方案为：一种基于混合推荐算法的学术会议推荐系统，所述系统通过用户邮件过滤、公开会议通知网站信息采集两种方法获取学术会议通知信息，对学术会议通知信息分别进行邮件数据的预处理和HTML网页数据提取，经处理后生成统一格式的会议信息持久化存储在服务器上，根据服务器性能及数据更新速度设置合适的时间间隔布置定时任务，该定时任务实现用户和物品相关度的计算，计算方法为一种融合基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐算法，其中基于内容的算法以TF-IDF结合词向量的文本表示为基础，并根据相关度对用户进行会议推荐，推荐结果通过网页展示和归档到网盘两种方法推送给用户；所述系统具体包括以下模块：

邮件信息处理模块，用于实现接收电子邮件数据，解码邮件数据形成邮件摘要，筛选学术会议通知类邮件并根据邮件正文进行基于SVM的学术会议领域分类，对经过筛选的邮件正文进行基于规则的有效信息提取，存储处理后的学术会议信息元数据及邮件摘要；

网页信息处理模块，用于实现根据系统配置指定目标网页，实时检查目标网页情况，采集目标网页更新的学术会议通知资源，记录无法连接或结构变更的失效网页，并用基于标签的方法提取网页中的有效信息，存储处理后的学术会议信息元数据及网页摘要；

学术会议推荐模块，用于实现对用户数据及邮件信息处理模块和网页信息处理模块存储的会议数据进行预处理，通过定时任务在指定时间通过融合基于用户的协同过滤和基于内容的混合推荐算法得到用户物品相关度，并根据相关度及用户配置生成推荐结果并缓存；