基于2K-means算法的读者兴趣分类图书自动推荐系统设计

• 作者: 林艳凤 苑吉洋
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 读者兴趣分类 图书自动推荐 系统设计 2K-means算法 数据挖掘 聚类分析
• 年，卷（期）: 2020,（20）
• 所属期刊栏目: 前沿交叉科学
• 页码范围: 141-144,148
• 页数: 5页
• 分类号: TN850.3-34
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2020.20.035

摘要

为了能够满足读者的个人兴趣特点和应用需求,提出基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统设计思路.介绍了读者兴趣需求的图书自动推荐系统设计理论技术基础,包括数学挖掘、2K-means算法及UML语言.详细分析了基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统需求和性能需求,将读者的兴趣与图书类别完成聚类分析,并提取最终聚类所获结果匹配图书类别,建立读者兴趣分类图书自动化推荐模型.引入聚类算法、关联规则算法实现读者感兴趣图书规律的统计分析,从而整合读者的图书信息源并充分发现具有较大价值的信息,最终将与相似性需求相符的图书,采用电子邮件或网页方式,自动推荐给读者.该系统设计能够为读者提供可能感兴趣的图书摘要、馆藏类相关信息,且运行性能良好,具有良好的推广应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	林艳凤		4	2	1.0	1.0
2	苑吉洋		8	23	2.0	4.0