基于聚类优化的协同过滤个性化图书推荐

• 作者: 任国恒 王伟 田磊
• 来源期刊: 图书馆学研究
• 关键词: 图书推荐 协同过滤 聚类分析 阅读偏好
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 信息服务
• 页码范围: 75-80
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键.为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐.实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王伟		34	62	5.0	6.0
2	任国恒		22	60	5.0	6.0
3	田磊		4	14	2.0	3.0