高校图书推荐系统算法与模型研究

发布时间：2020-04-17 12:36

【摘要】：高校图书馆是高等院校最为重要的学术场所之一,数以百万计的图书为师生的学习和科研带来了丰富的资源,但也使得高校图书馆出现了信息过载现象,即高校师生在面对大量的图书时,往往难以找到自己真正所需的图书。因此,发展高校图书个性化推荐服务是未来的必然趋势。在查阅了国内外相关文献的基础上,本文提出了基于协同过滤算法和Apriori算法的高校图书混合推荐系统模型,具体研究过程如下所示:首先,为了解决图书馆用户评分数据稀疏的问题,本文采用了仅在同一学院用户之间进行推荐的思路,同时运用中国图书馆图书分类法将同一类型的图书进行了归并,并构造了用户-图书类别评分矩阵。其次,本文对基于图书借阅记录的用户相似度计算公式了改进,提升了计算结果的准确性和客观性,并融合用户的自然属性特征信息提出了改进的基于用户的协同过滤算法。随后,在通过改进的基于用户的协同过滤算法得到Top-N推荐结果的基础上,本文利用Apriori算法在实验数据集当中进行强规则的挖掘,并利用挖掘出的强规则为Top-N推荐结果找到关联性强的图书,然后将Top-N推荐结果与关联图书进行混合推荐。最后,在模型的构造和效果验证方面,本文利用混合推荐算法构造了高校图书混合推荐系统模型,并通过对比实验对三种不同的图书推荐系统模型进行了效果验证,证明了高校图书混合推荐系统模型的有效性。
【图文】：

内蒙古大学硕士学位论文代入用户相似度计算公式，从而计算出用户间的相似程度，并为目标用户的用户集合，然后将兴趣爱好相似的用户喜欢的项目推荐给目标用户。如 A 喜欢物品 A 和物品 C，，用户 C 喜欢物品 A、物品 C 和物品 D，由于这两 A 和物品 C，我们就可以认为这两位用户兴趣相似度较高，那么就可以将 D 也推荐给用户 A，这就是基于用户的协同过滤算法的基本思路。

图 2.2 基于项目的协同过滤算法原理Figure 2.2 The principle of IB CF algorithm模型的协同过滤推荐算法的原理是利用机器学习方法对用户的历史行为数，训练得到一个用户行为模型，然后利用该模型对用户的兴趣进行预测，有可能感兴趣的物品并将其推荐给用户[37]。目前，基于模型的协同过滤算学习方法主要有关联规则挖掘算法、聚类算法、矩阵分解、神经网络和图于内容的推荐算法内容的推荐算法是随着信息过滤技术的快速发展而产生的，该算法的原理方法从内容的特征描述中匹配到用户感兴趣的项目[38]。在基于内容的推荐步骤是对用户的兴趣特征和推荐项目的特征进行提取，以及用户兴趣模型取方面，目前人们研究得最多的就是利用 TF IDF 算法，通过词频统计的在建立用户兴趣模型方面，目前已得到广泛应用的算法主要有决策树、神的表示方法等[40]。需要特别注意的是，在基于内容的推荐过程当中，我们
【学位授予单位】：内蒙古大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：TP391.3;G258.6;G250.7

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本文编号：2630870