本文提出一种基于潜在语义分析和最大边缘相关性的方法,向用户推荐具有高相关多样性的论文。文章首先采用潜在语义分析方法处理高维词项—文档空间和用户兴趣向量,取相似度大于阈值的文献形成备选相关文献集;然后根据信息新颖度的思想,利用引文分析方法计算备选文献的差异性;最后使用最大边缘相关性方法处理备选相关文献,形成冗余度小相关多样性高的推荐论文集。实验结果表明,该方法的推荐准确率和多样性优于其他两种基准方法。但本文也存在着一定的问题:随着文本数据维数增加,算法的时间复杂度增加,耗时增加。