基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐研究

• 作者: 张若冉
• 来源期刊: 农业图书情报学刊
• 学科: 社会科学
• 关键词: 高校图书馆 个性化推荐 协同过滤 兴趣模型
• 年，卷（期）: 2017,（11）
• 所属期刊栏目: 信息论坛
• 页码范围: 10-14
• 页数: 5页
• 分类号: G250.7
• 字数: 4937字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2017.11.002

摘要

在众多个性化推荐技术中,协同过滤算法作为一种适用范围广、推荐质量高的算法,在电子商务领域得到了广泛应用,近年来被不少学者引入到图书馆个性化推荐的研究中.然而高校图书馆系统与商业系统相比,普遍存在用户信息少、项目评分严重缺失的问题,极大地影响了个性化推荐的准确率.针对以上问题,文章从高校读者属性和行为特征出发,建立用户兴趣模型,将读者阅读兴趣划分为长期兴趣和短期兴趣,基于用户兴趣度优化项目评分矩阵,进行协同过滤图书推荐.