1、隨著計算機技術(shù)的迅速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)上的信息越來越豐富，電子期刊和在線文檔形式存在的科技文獻(xiàn)正在不斷增加。對科研教學(xué)人員來講，如何充分利用現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)信息資源，從龐雜的電子文檔中及時、準(zhǔn)確地獲知與自己研究領(lǐng)域相關(guān)的最新科技信息就顯得非常必要。對于科教人員這一特定群體來講，其信息需求傾向會在相當(dāng)長一段時間內(nèi)圍繞一個主題基本保持不變，將用戶真正感興趣的信息主動提供給他，而盡量屏蔽那些不為用戶喜歡的信息，使之能夠真正做到“各得所需”，這正是個性化推薦

2、系統(tǒng)的特征所在。 信息過濾技術(shù)是個性化推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)和核心部分，也是作為信息系統(tǒng)集成中一個極為重要的組成部分。個性化推薦技術(shù)中，用戶需求信息的獲取與學(xué)習(xí)、用戶需求的描述文件的表達(dá)與更新、資源描述文件的表達(dá)等是問題的關(guān)鍵。 本文提出了一種對代表用戶興趣的中圖分類號進(jìn)行充分挖掘的并結(jié)合用戶長期和短期興趣的用戶興趣模型。由于傳統(tǒng)的基于內(nèi)容和協(xié)同過濾技術(shù)各有利弊，根據(jù)本系統(tǒng)資源和用戶的特征，我們提出了一種用戶分類算法來自動構(gòu)建用