基于改进协同过滤的图书推荐算法研究

• 作者: 郭晓慧
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 社会科学
• 关键词: 图书推荐 协同过滤 用户聚类 个性化
• 年，卷（期）: 2018,（1）
• 所属期刊栏目: 理论探索
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: G250.76
• 字数: 2204字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2018.01.006

摘要

[目的/意义]研究基于改进协同过滤的图书推荐算法,以期取得更好的图书推荐效果.[方法/过程]介绍基于用户的协同过滤推荐算法原理,揭示传统协同过滤推荐算法存在的数据稀疏问题,改用用户聚类方法进行相似度计算,并通过图书馆数据进行实验.[结果/结论]改进算法缓解了数据稀疏问题,提高了图书馆图书推荐效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郭晓慧	阳光学院信息工程学院	4	17	3.0	4.0