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。