基于关联规则与贝叶斯网络的高校图书馆个性化图书推荐服务

• 作者: 高晟
• 来源期刊: 情报探索
• 学科: 社会科学
• 关键词: 关联规则 贝叶斯网络 数据挖掘 推荐模型
• 年，卷（期）: 2019,（8）
• 所属期刊栏目: 图书馆
• 页码范围: 87-94
• 页数: 8页
• 分类号: G202
• 字数: 6910字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1005-8095.2019.08.014

摘要

[目的/意义]旨在为提高高校图书馆个性化图书推荐服务提供参考.[方法/过程]利用多维度属性间关联规则进行挖掘,分析福建医科大学图书馆用户借阅日志,筛选关联规则中的频繁项集,对低于阈值的项集进行剪枝,将剪枝结果通过贝叶斯网络进行校准,提出个性化图书推荐模型.[结果/结论]利用贝叶斯网络改进关联规则挖掘算法,能够提高图书推荐的准确度.提出结合专业学科设置、读者兴趣点与需求点进行图书推荐,优化馆藏资源,建立图书个性化推荐平台与馆员绩效激励机制等高校图书个性化图书推荐服务策略,以提高高校图书馆个性化图书推荐服务水平.