基于标签和关联规则挖掘的图书组合推荐系统模型研究

• 作者: 李默 梁永全
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 组合推荐 基于内容 协同过滤 标签 关联规则挖掘
• 年，卷（期）: 2014,（8）
• 所属期刊栏目: 系统应用开发
• 页码范围: 2390-2393
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-3695.2014.08.036

摘要

针对数字图书馆资源增加致使用户难以获取感兴趣图书资源的问题,提出了一种基于标签和关联规则挖掘的图书组合推荐系统模型.该模型整合了基于内容推荐和协同过滤推荐的优点,利用标签系统对图书内容进行语义分析,使用关联规则挖掘技术发现相似用户,并设计了组合推荐模型各功能模块结构及其算法.实验结果表明,组合推荐模型与算法优于其他图书推荐算法,获得了较高的推荐准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁永全	山东科技大学信息科学与工程学院	82	678	15.0	21.0
2	李默	山东科技大学信息科学与工程学院	15	117	7.0	10.0