大数据量图书下多数据集的二部图多样化推荐

被引：6

作者：

蓝冬梅

机构：

[1] 广西民族师范学院图书馆

来源：

情报理论与实践 | 2016年 / 02期

关键词：

大数据; 多数据集; 二部图; 多样化;

D O I：

10.16353/j.cnki.1000-7490.2016.02.015

中图分类号：

G358 [情报资料的利用]; G258.6 [高等学校、中等专业学校图书馆];

学科分类号：

1205 ; 120501 ;

摘要：

文章利用加权二部图推荐算法在电子商务产品多样化推荐中的优势,并根据图书的特点对以往推荐方法进行相应改进。提出利用spider从当当网抓取大数据量的图书购买记录,结合高校图书馆借阅记录,利用用户对图书的评分作为二部图的权值。综合用户之间对不同图书评分的偏好预测、对相同图书评分的偏好预测,以及借阅偏好预测,进行图书推荐。在两种数据集上,通过实验获取最佳的实验参数,验证提出的方法不但能推荐多样化的图书,推荐准确率也得到提高。

引用

页码：69 / 72+49 +49

页数：5

共 13 条

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