基于多特征的个性化图书推荐算法

被引：26

作者：

李克潮 ^{[1
]}

梁正友 ^{[2
]}

机构：

[1] 广西民族师范学院图书馆

[2] 广西大学计算机与电子信息学院

来源：

计算机工程 | 2012年 / 38卷 / 11期

关键词：

中图分类法; 图书特征向量; 读者特征向量; 相似性; 推荐算法; 中图分类树; 专业分类树;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP301.6 [算法理论];

学科分类号：

081202 ;

摘要：

现有推荐算法计算读者之间或图书之间的相似性不准确、推荐精确度不高。为此,提出一种基于多特征的个性化图书推荐算法。根据中图分类法及图书的特征向量计算图书的相似性,依据读者的特征向量及借阅记录计算读者的相似性。在此基础上产生2种预测结果并对其进行加权,产生最终推荐。实验结果表明,该算法具有较高的图书推荐精确度。

引用

页码：34 / 37

页数：4

共 6 条

[1] 基于密度的动态协同过滤图书推荐算法 [J].

武建伟 ;

俞晓红 ;

陈文清 .

计算机应用研究, 2010, 27 (08) :3013-3015

[2] 一种改进的协同过滤推荐算法 [J].

王茜 ;

王均波 .

计算机科学, 2010, 37 (06) :226-228+243

[3] 基于数据挖掘的图书智能推荐系统研究 [J].

丁雪 .

情报理论与实践, 2010, 33 (05) :107-110

[4] 一种自适应的协作过滤图书推荐系统研究 [J].

马炎 .

情报杂志, 2008, (05) :105-106+109

[5] 一种基于协作过滤的电子图书推荐系统 [J].

曾庆辉 ;

邱玉辉 .

计算机科学, 2005, (06) :147-150

[6]

Building Switching Hybrid Recommender System Using Machine Learning Classifiers and Collaborative Filtering[J] . Mustansar Ali Ghazanfar,Adam Prugel-Bennett.IAENG International Journal of Computer Science . 2010 (3)

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