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摘要:
在海量的数字图书信息中,准确、迅速地找到符合自身需要的图书是数字图书馆服务系统需要解决的主要问题.主要针对数字图书馆服务推荐系统中常采用的单一关联规则或协同过滤规则中存在的不足,构建了一种基于混合规则的数字图书馆服务推荐模型并对传统的推荐算法进行了改进设计.在图书推荐过程中,首先采用关联规则推荐得到若干个用户喜欢的图书子类,然后在这若干个图书子类所属的范围内利用协同过滤规则推荐出用户具体所需的图书.结果表明,该模ju不仅能处理图书借阅服务中种类繁多的推荐问题,又可提高推荐效率,具有较高的实用价值.
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云计算平台
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混合推荐
图书数据采集
数据信息聚类
协同过滤
基于属性规则与关联规则的推荐模型设计
属性规则
关联规则
推荐系统
Apriori算法
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于混合规则的图书推荐模型设计与研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 关联规则 协同过滤 推荐模型 设计研究
年,卷(期) 2011,(7) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 210-213
页数 分类号 TP39
字数 4127字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2011.07.054
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 杨东风 延安大学计算中心 23 50 5.0 6.0
2 牛永洁 延安大学计算中心 50 329 9.0 15.0
传播情况
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引文网络
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二级参考文献  (31)
共引文献  (123)
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研究主题发展历程
节点文献
关联规则
协同过滤
推荐模型
设计研究
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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