基于读者评论的图书推荐系统研究

分析了国内图书推荐系统的研究现状,以豆瓣读书中读者对图书的评论为数据源,利用Apriori关联规则挖掘算法及MapReduce并行化处理技术,实现了图书推荐系统.结果表明,基于读者评论的图书推荐系统能够高效地实现为用户推荐图书的功能.     

近十年高校图书馆图书推荐研究综述

近十年的图书推荐研究,从内容上可分为经验图书推荐和信息技术图书推荐两类,其中关联规则Apriofi推荐算法方面的研究较多。这些研究对高校图书馆的图书推荐经验进行了总结,探讨了信息技术的利用和改进,有助于提高推荐图书的效率。     

基于图书分类号的自适应个性化图书推荐系统的研究

介绍了一种适用于高校数字图书馆的个性化图书推荐系统,以图书馆的图书分类号为依据建立用户个性化兴趣库及图书综合推荐库,并通过分类号的匹配形成个性化的图书检索信息及图书推荐结果.同时,可以通过时间标记检验统计记录的有效性,进行不定期更新,达到自适应用户兴趣变化的目的.     

基于用户画像的高校图书馆个性化图书推荐研究

个性化推荐服务是高校智慧图书馆的建设重点，基于此，提出了图书推荐系统整体架构.首先从读者的属性、行为、兴趣等标签维度构建用户画像模型，其次考虑读者认知能力存在差异化的特点，将读者按照不同的身份类型划分，再结合基于协同过滤、内容及属性相似度的混合推荐算法进行图书推荐.最后，通过Hadoop大数据平台向目标读者推荐TOP-N图书，实验结果表明，基于该架构模型的图书推荐系统的推荐准确度高，并且有效缓解了推荐系统的冷启动问题.     

高校图书馆专题图书推荐浅议

图书推荐是图书馆为读者服务的重要内容之一,图书推荐的形式多样,专题图书推荐是图书推荐的一种重要形式,几年的实践证明专题图书推荐是一种值得探讨的形式,它可以为引导读者多读书,读好书,最终使读者懂得怎样读和读什么.     

个性化借阅服务的关联规则挖掘

个性化借阅数据挖掘和推荐为提高图书馆服务的有效性和智能性提供了可能,将关联规则技术应用到个性化借阅服务中,通过对以往借阅信息的挖掘以产生借阅书目的关联规则来实现个性化信息推荐服务。同时,图书类别关联规则的发现,对于图书购买、图书排架和图书推荐都具有深刻意义。     

用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进与实现

读者想要迅速从海量图书资源中找到需要的图书是其面临的难题,个性化图书推荐服务为解决这一难题提供了有效手段.针对传统用户协同过滤算法存在的问题,依据用户协同过滤推荐算法基本原理,以基本数学模型为基础,从解决数据稀疏性、用户兴趣随着时间迁移而衰减、用户特性影响用户兴趣等方面进行了改进,并设计了算法实现流程,为应用系统开发提供解决方案.研究结果表明,通过对用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进,有效提高了图书资源检索和推荐的智能水平,满足了用户的个性化需求,解决了软件开发关键性技术问题.     

基于Web的网上推荐图书系统——以北京化工大学图书馆网上推荐图书系统为例

探讨了研究开发一种比较完善的基于Web的网上推荐图书系统的必要性和可行性,介绍了北京化工大学图书馆开发的基于Web的网上推荐图书系统,利用此系统可以很好地实现读者推荐新书的个性化服务。     

图书宣传推荐活动的有效性实证研究

通过验证情境设定和定量测试统计,对各种图书宣传推荐方式的有效性进行了实证研究,以期加强或改进图书宣传推荐活动并促进文献利用率的提高。     

高校图书馆个性化图书推荐算法研究

构建图书推荐系统,不仅可以让用户快速有效地获取所需图书信息,减少信息过载,同时也可以较好地发挥图书馆馆藏图书资源的潜在价值。在综述了几种常用推荐算法的基础上,给出了基于协同过滤的推荐算法的实现过程,并针对其冷启动和数据稀疏性问题给出了优化方案及优化后的算法实现流程。结果表明:在算法中引入用户特征属性与用户聚类方法,有效降低了数据稀疏性问题,提升了算法的推荐效率,一定程度上解决了图书推荐系统中的推荐算法设计。可以将该优化后的算法运用于图书馆的图书推荐系统设计中。     

民办高校图书馆开展图书荐购工作的探析

基于图书荐购的必要性,分析了民办高校图书馆图书荐购的方式和现状,提出了在网络环境下民办高校图书馆如何改进和开展图书荐购的几点建议。     

浅谈图书馆新书推荐工作

新书推荐是图书馆为读者提供信息服务的一个重要方面。从新书推荐的形式、原则、技巧以及馆员的综合素质等方面对如何搞好新书推荐进行了探讨。     

大学图书馆读者荐购受理工作研究

基于哈尔滨工程大学图书馆最近2年读者荐购受理工作的相关数据,对荐购总量、无效数据及图书种类等进行了统计分析,提出了高校图书馆应采取的应对措施,包括加大资源采购力度、畅通与读者沟通的渠道、丰富读者荐购的途径、建立读者荐购的相关机制、健全馆配商服务监督机制等。     

高职院校图书馆图书荐购模式探析

图书荐购有利于提高采购工作的质量和效率,让图书采购更合理化、科学化。通过研究,找出了高职院校图书馆现有图书荐购模式的不足,并提出一种更适合高职院校图书馆的基于读秀平台的图书荐购模式。     

高校图书馆新书推介工作存在的问题及对策

高校图书馆是高等学校的重要组成部分,新书是图书馆的＂血液＂。阐述了高校图书馆新书推介工作的必要性,分析了在高校图书馆新书推介工作中存在的问题,提出了相应对策。     

面向移动终端的数字图书推荐系统设计与实现

设计一种面向移动终端的数字图书推荐系统,该系统采用了一种用户兴趣采集模型,可根据用户兴趣进行图书推荐。在移动终端与服务器终端间的数据交换上,进行了轻量级数据交互技术研究。运行实例表明该系统有很好的使用效果。     

医学专业图书推荐算法比较研究

[目的]基于医学读者行为,提供合理的医学专业图书推荐算法。[方法]利用蚌埠医学院图书管理系统借阅历史记录,构建用户-项目偏好指标评价体系,针对目前流行的各种推荐算法进行对比实验。[结果]基于矩阵分解的推荐算法均方根误差分值较低,表现较好。