館藏圖書個性化推薦算法的研究.pdf

1、互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展給社會各個領(lǐng)域、行業(yè)都帶來了信息過載的問題，高校圖書館也不例外，在以往沒有數(shù)據(jù)的時代，高校圖書館圖書推薦往往依靠人工推薦，有的甚至沒有推薦，然而每個讀者的閱讀需求不盡一樣，這種方式就難免無法滿足讀者的借閱需求。個性化推薦系統(tǒng)通過構(gòu)建讀者-圖書之間的二元關(guān)系網(wǎng)絡(luò)，利用已有的圖書借閱行為數(shù)據(jù)或相似性關(guān)系挖掘每個不同背景的讀者潛在的借閱需求，進(jìn)行個性化推薦，其本質(zhì)就是主動信息過濾，能夠?qū)⑻囟ǖ膱D書推薦給需求它的讀者。

2、>　　本文通過研究國內(nèi)外推薦算法的歷史及發(fā)展趨勢介紹了協(xié)同過濾算法的基本原理，系統(tǒng)地闡述基于用戶的協(xié)同過濾算法以及基于物品的協(xié)同過濾算法在高校圖書館館藏圖書推薦方面的具體方法。同時，對高校圖書館圖書借閱規(guī)律進(jìn)行時間規(guī)律分析和館藏圖書利用率分析，通過實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)挖掘了高校圖書借閱的實(shí)踐規(guī)律、借閱規(guī)律等。結(jié)合校園數(shù)據(jù)與高校讀者屬性，本文對基于讀者屬性的館藏圖書推薦算法進(jìn)行研究，進(jìn)而構(gòu)建基于讀者背景的讀者特征模型并基于此來計算讀者的相似度。在最終