融合读者、相似度和位置信息的图书推荐系统模型研究

• 作者: 吴了 郭晨睿 郭苗苗
• 来源期刊: 科技与创新
• 关键词: 图书推荐 系统模型 读者 位置信息
• 年，卷（期）: 2019,（18）
• 所属期刊栏目: 科技前沿
• 页码范围: 41-44
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.18.016

摘要

"新书推荐""借阅排行榜"等图书推荐简单地将特定书目推荐给所有读者,忽略了读者之间的个体差异性.个性化图书推荐采用大数据和数据挖掘技术,预测读者的借阅行为,有针对性地向读者推荐图书,实现个性化服务.开发个性化图书推荐系统需要对影响图书推荐的各种因素进行数学建模.在现有技术的基础上,结合图书馆的应用背景,提出了一种融合读者、相似度和位置信息的图书推荐系统模型,该模型的建立有助于新一代图书推荐系统的开发.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吴了		4	1	1.0	1.0
2	郭苗苗		3	1	1.0	1.0
3	郭晨睿		1	0	0.0	0.0