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基于協(xié)同過濾的圖書推薦系統(tǒng)

     

摘要

在商業(yè)領域,推薦系統(tǒng)被廣泛用于向用戶推薦符合其個人偏好的產品、服務或內容。借助這一技術建立圖書推薦系統(tǒng)可以有效提高圖書館的服務水平。所提出的圖書推薦系統(tǒng)是使用協(xié)同過濾技術通過對具有相似閱讀習慣讀者的借書數(shù)據(jù)進行偏好評分計算,從而為指定讀者推薦符合其偏好的圖書列表。為了解決推薦系統(tǒng)中所存在的數(shù)據(jù)稀疏性、評分的系統(tǒng)偏差以及圖書偏好的量化等問題,該研究采用了矩陣分解、在評分中引入偏差值以及使用帶時間戳的借閱記錄生成偏好量化數(shù)值等解決方法。實驗結果表明該推薦系統(tǒng)具有較好的準確度。

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