杰卡德相似度在图书推荐中的应用研究

• 作者: 周朝阳
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 社会科学
• 关键词: 协同过滤 杰卡德相似度 图书推荐 中图分类号
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 工作研究
• 页码范围: 43-46
• 页数: 4页
• 分类号: G252.0
• 字数: 3956字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2017.07.008

摘要

[目的/意义]旨在提高图书推荐的准确率.[方法/过程]提出一种改进的杰卡德相似度计算方法.该方法按中图分类号对读者的借阅记录进行聚类,构建读者-分类号借阅矩阵,把读者对图书类别的偏好融入到阅读兴趣相似性的计算之中,以提高读者阅读兴趣相似度的准确性.[结果/结论]实验结果表明,与传统方法相比,改进的方法显著提高了图书推荐的准确率.