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.     

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.     

基于室内定位技术的图书馆推荐算法

为解决图书馆推荐系统存在的数据稀疏性问题,帮助读者选择感兴趣的图书,提出基于室内定位的图书馆推荐算法.该算法使用室内定位技术,以书架为定位单元,根据读者在图书馆的活动轨迹,获得读者兴趣偏好,将偏好信息引入基于用户的协同过滤算法,发现兴趣相似读者,进行推荐.实验结果表明,此算法能有效解决图书馆推荐系统中数据稀疏性问题,为读者提供位置相关的个性化图书推荐.     

大数据环境下的图书馆个性化推荐研究

大数据时代,图书馆的发展也迎来了新的机遇,要想更好地服务读者,图书馆有必要摆脱以往的被动服务模式,采取更加积极的主动式服务方式。例如：通过数据分析工具去更好地为读者服务,提高图书馆利用率。该文从这个角度出发,研究图书馆的个性化推荐系统,帮助读者在海量的图书信息中选取最符合自己兴趣和需求的图书。以协同过滤算法为主,对图书馆的用户行为数据进行分析,计算出用户相似度,给出推荐列表。     

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.     

基于文本相似度比较的高校图书馆个性化图书推荐研究与实现

高校图书馆藏丰富且齐全,图书的种类和数目庞大繁杂,没有具体借阅目标的读者,到图书馆寻找感兴趣图书所花费的时间和精力也在成倍增长.本文在数据挖掘下基于文本相似度比较的高校图书馆个性化图书推荐服务应用进行了研究,借鉴时下流行网络电商平台的经验,为高校图书馆开辟个性化图书推荐的渠道,利用读者的浏览记录、收藏情况、借阅历史等数据,自动为读者推荐有借阅意愿的图书.     

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。     

高校图书馆个性化图书推荐系统设计

图书馆为高校师生提供了自主学习和发展的场所,可以说是高校的第二课堂。在高校图书馆发展建设过程中引入信息化技术,构建个性化图书推荐系统,可以更好地满足读者多元化需求,优化高校图书馆服务质量。文章将围绕高校图书馆个性化图书推荐系统设计问题展开分析和论述,希望可以更好地优化高校教育教学质量,满足高校师生的多元化发展需求。     

基于数据挖掘的书目推荐研究

通过分析推荐书目的作用,在几种传统图书推荐服务方式的基础上,尝试将数据挖掘中的关联规则引入到图书馆书目推荐的工作中。基于借阅实例,利用关联原则和Apriori算法对读者借阅记录进行分析,从而为读者提供个性化的图书推荐服务。文章指出这种书目推荐方式对图书馆和读者都具有重要的意义。     

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。