基于聚类优化的协同过滤个性化图书推荐

发布时间：2018-04-09 21:34

本文选题：图书推荐　切入点：协同过滤　出处：《图书馆学研究》2017年08期

【摘要】：图书借阅是图书馆最基本的服务,根据用户的借阅爱好为其自动地推荐相关图书是解决图书借阅效率与可靠性等问题的关键。为了提高图书推荐的准确率,本文利用改进的K-mean算法对借阅用户的类别与偏好性进行了系统的分析,然后通过构造用户借阅偏好性矩阵与用户相似性度量,采用协同过滤算法实现了图书借阅的个性化推荐。实验结果表明,本文算法可根据用户的借阅爱好准确地为其推荐图书,整体上具有较高的性能。
[Abstract]:Book borrowing is the most basic service of the library. It is the key to solve the problem of efficiency and reliability to automatically recommend the relevant books for the users according to their borrowing hobbies.In order to improve the accuracy of book recommendation, this paper uses the improved K-mean algorithm to systematically analyze the categories and preferences of loan users, and then constructs the user loan preference matrix and the similarity measurement of users.The collaborative filtering algorithm is used to realize the personalized recommendation of book borrowing.The experimental results show that the proposed algorithm can accurately recommend books according to the users' borrowing interests, and the overall performance of the algorithm is high.
【作者单位】：周口师范学院图书馆;周口师范学院网络工程学院;
【基金】：河南省软科学研究计划项目“大数据时代下阅读推广和文化传承研究”(项目编号:152400410612) 河南省教育厅自然科学研究项目(No.17A520018,17A520019) 周口师范学院高层次人才科研启动经费研究项目(No.zknuc2015103)的研究成果之一
【分类号】：TP391.3;G252

【参考文献】

相关期刊论文前10条

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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