基于协同过滤的图书推荐模型

被引：23

作者：

安德智 ^{[1
]}

刘光明 ^{[2
]}

章恒 ^{[2
]}

机构：

[1] 甘肃政法学院计算机科学学院

[2] 甘肃省计算中心

来源：

图书情报工作 | 2011年 / 01期

关键词：

数据挖掘; 协同过滤; 图书推荐;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP311.13 []; G250.76 [电子图书馆、数字图书馆];

学科分类号：

1201 ; 1205 ; 120501 ;

摘要：

针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性的图书推荐服务的问题,提出构建基于协同过滤的图书智能推荐系统。首先对图书进行聚类,构建无缺失的图书评价矩阵,在此基础上根据读者对相似图书的评分预测读者的兴趣爱好,为读者提供个性化的图书推荐。该方法在评分数据极端稀疏的情况下也可以为读者作出准确的图书推荐。最后通过实验验证该推荐方法的有效性和实用性。

引用

页码：35 / 38

页数：4

共 9 条

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