基于聚类的个性化图书推荐技术研究

• 作者: 郑丽姣
• 来源期刊: 数字技术与应用
• 学科: 社会科学
• 关键词: 聚类 个性化图书推荐 k-means
• 年，卷（期）: 2015,（4）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 100
• 页数: 1页
• 分类号: G252
• 字数: 1352字
• 语种: 中文

摘要

个性化图书推荐是数字图书馆的一个重要功能.要实现高效、准确的个性化图书推荐,设计一个高效的算法至关重要.本文根据高校数字图书馆的应用特点,提出一种新的图书推荐方法,即结合k-means聚类思想的协同过滤推荐,该方法能够克服经典推荐算法的不足,从而实现高效且准确的图书推荐服务.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑丽姣	湖南软件职业学院软件工程系	4	10	2.0	3.0