圖書借閱系統(tǒng)中的協(xié)同過濾推薦技術(shù)研究.pdf

1、高校圖書館是學(xué)校的文獻(xiàn)資料信息中心，是師生的一個(gè)重要知識庫，在教學(xué)、科研中起著重要的支撐作用。圖書館的圖書流通借閱是高校圖書館最基本和重要的服務(wù)內(nèi)容。隨著圖書館館藏的不斷增加，用戶要在眾多的書籍中找到自己需要的相關(guān)圖書是一件越來越困難的事情。隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的迅猛發(fā)展，圖書館自動化系統(tǒng)的不斷完善，使圖書館的管理人員擁有大量的圖書借閱相關(guān)電子信息，對圖書館的個(gè)性化服務(wù)建設(shè)有了原始的數(shù)據(jù)支撐。
　　如何利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息來實(shí)現(xiàn)更好的為用戶

2、服務(wù)，如何為不同的用戶提供深層次的個(gè)性化服務(wù)都是值得圖書館管理人員深入思考的問題。針對用戶借閱習(xí)慣，為其準(zhǔn)確、快速的推薦符合其偏好特征的圖書的個(gè)性化推薦服務(wù)，成為新形勢下數(shù)字圖書館領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)之一，得到研究者越來越多的關(guān)注。
　　本文中提出的針對圖書館個(gè)性化圖書推薦的解決方案，基于大連理工大學(xué)圖書館借閱系統(tǒng)中用戶的歷史借閱記錄，提取用戶的閱讀興趣特征值，采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，并針對數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出了一種基于聚類的協(xié)同過

3、濾推薦算法。首先對用戶進(jìn)行先期聚類，縮小計(jì)算近鄰的數(shù)據(jù)集范圍;針對目標(biāo)用戶，先確定用戶的聚類類別，然后根據(jù)皮爾森相似度計(jì)算鄰居集，選取一定數(shù)量的鄰居，把他們的相似度賦予權(quán)重，之后結(jié)合評分機(jī)制，確定用戶對某一類別圖書的感興趣程度，然后選取其中的借閱排行榜，進(jìn)行個(gè)性化推薦。最后依據(jù)上述方案實(shí)現(xiàn)了一種簡單的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，并對實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了驗(yàn)證和測試，既有針對推薦體系的實(shí)驗(yàn)測評指標(biāo)分析，也有在現(xiàn)實(shí)世界中，真實(shí)用戶對于該推薦體系的接受程度驗(yàn)證，并對于