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摘要:
针对高校图书馆缺乏相对应的图书推荐系统,或者图书推荐系统无法很好实现图书推荐效果,通过TopN算法有效解决针对新用户推荐的"冷启动"问题,并设计实现了基于混合推荐的图书推荐系统,实现准确推荐.基于1000goodbooks网站提供的数据集,有效地规避了稀疏性问题.该混合推荐系统主要是混合了基于内容的推荐和基于协同过滤的推荐.其中,基于协同过滤的推荐主要是利用用户标签数据,通过用户好评的图书,来推荐其他相似的图书,或者给该用户推荐与他喜好相似的其他用户所喜欢的图书.再者,通过一些特征将用户和书籍联系起来,称为"用户喜好标签",并借助这些"标签"实现给用户推荐他喜好的书籍.
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文献信息
篇名 融合人脸识别和区块链技术的图书管理系统
来源期刊 数字技术与应用 学科
关键词 图书推荐系统 混合推荐 基于内容的推荐 基于协同过滤的推荐
年,卷(期) 2021,(3) 所属期刊栏目 设计开发
研究方向 页码范围 150-151,154
页数 3页 分类号 TP319
字数 语种 中文
DOI 10.19695/j.cnki.cn12-1369.2021.03.47
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研究主题发展历程
节点文献
图书推荐系统
混合推荐
基于内容的推荐
基于协同过滤的推荐
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数字技术与应用
月刊
1007-9416
12-1369/TN
16开
天津市
6-251
1983
chi
出版文献量(篇)
20434
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总被引数(次)
35701
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