大数据量图书下多数据集的二部图多样化推荐

发布时间：2018-03-02 02:02

  本文关键词： 大数据 多数据集 二部图 多样化　出处：《情报理论与实践》2016年02期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：文章利用加权二部图推荐算法在电子商务产品多样化推荐中的优势,并根据图书的特点对以往推荐方法进行相应改进。提出利用spider从当当网抓取大数据量的图书购买记录,结合高校图书馆借阅记录,利用用户对图书的评分作为二部图的权值。综合用户之间对不同图书评分的偏好预测、对相同图书评分的偏好预测,以及借阅偏好预测,进行图书推荐。在两种数据集上,通过实验获取最佳的实验参数,验证提出的方法不但能推荐多样化的图书,推荐准确率也得到提高。
[Abstract]:The two figure weighted recommendation algorithm in e-commerce recommendation in product diversification advantages, and according to the characteristics of books on the previous recommendation method was improved. Based on the spider purchase records from dangdang.com grab a large amount of data with the university library books, records, the use of user rating on the books as two figure weights the scores of different books. Between the user preference prediction, prediction of the same book score preferences, and lending preference prediction, book recommendation. In the two data sets, the optimal experimental parameters obtained by experiments to validate the proposed approach can not only recommend a variety of books, the recommendation accuracy is also improved.

【作者单位】： 广西民族师范学院图书馆;
【基金】：广西教育厅科研项目“个性化推荐冷启动及稀疏性关键技术研究”(项目编号:201204LX481) CALIS广西壮族自治区文献信息服务中心预研项目“云计算环境下高校用户模糊借阅偏好的图书推荐研究”(项目编号:CALISGX201305)的成果
【分类号】：G358;G258.6

【参考文献】

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本文编号：1554523