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摘要:
为解决当前智慧图书馆推荐算法存在的推荐系统冷启动问题,在分析了当前智慧图书馆利用门户网站用户信息的可用性和可行性的基础上,提出了融合门户信息的用户模型建立方法.为解决当前推荐算法将用户属性和社交网络混合计算而导致的推荐不准确问题,基于k-means算法和用户相似度提出了将用户属性和社交网络分别进行聚类的推荐算法.通过利用门户网站的个人数据信息及提出的新算法,为智慧图书馆的推荐算法提出了新的思路和方向,从而打造个性化、智能化的智慧图书馆.
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文献信息
篇名 融合门户信息的智慧图书馆推荐算法
来源期刊 信息技术与信息化 学科
关键词 智慧图书馆 用户模型 推荐算法
年,卷(期) 2021,(6) 所属期刊栏目 智能技术
研究方向 页码范围 216-218
页数 3页 分类号
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9528.2021.06.065
五维指标
传播情况
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引文网络
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2014(2)
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研究主题发展历程
节点文献
智慧图书馆
用户模型
推荐算法
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
信息技术与信息化
月刊
1672-9528
37-1423/TN
大16开
山东省济南市历下区趵突泉水路24号414
43031
1976
chi
出版文献量(篇)
9484
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61
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