本系统致力于通过分析用户的阅读习惯和喜好，提供个性化文献推荐服务，旨在帮助用户更高效地发现所需信息资源。
基于用户偏好的文献推荐系统旨在通过改进的模糊联想记忆神经网络提供个性化的文献建议，以提高检索准确性和效率。该系统的创新之处在于建立了一个能够评估用户喜好的模型，并将其应用于信息技术类文档的搜索。
为了确保信息的质量和有效性，我们定义了三个关键指标：客观性评价、可理解性评价和社会公平评价。这些标准分别要求公共信息必须反映真实的政务活动情况；使用的语言需易于公众理解和接受；以及提供多样化的信息服务方式以维护社会的信息正义与平等。
此外，系统还采用了科学的评估原则和方法来保证服务质量，并通过抽样调查、访问调查及网络调查等方式收集用户反馈。根据这些数据，系统能够不断调整其推荐算法，更好地满足用户的个性化需求。
未来的工作重点是将此模型推广至更多领域，并优化为插件形式应用于期刊检索平台或数字图书馆中。研究显示，该系统的应用显著提升了文献搜索的效果和效率，在实际操作中的表现良好且具有较高的可靠性。
关键词：文献推荐系统、用户偏好分析、信息客观性评价、可理解性评估标准以及社会公平原则
参考文献：
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5星
