個性化圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、個性化推薦技術(shù)是一種通過對用戶信息進行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，運用相似度算法計算出用戶感興趣的物品，從而達到推薦效果的一門新興技術(shù)。該技術(shù)已經(jīng)在電子商務(wù)、Web檢索、數(shù)字圖書館等各個領(lǐng)域廣泛應用。
　　一個好的個性化推薦系統(tǒng)必須能夠基于用戶之前的口味和喜好提供相關(guān)的精確推薦，而且這種口味和喜歡的收集必須盡量少的需要用戶勞動。推薦的結(jié)果必須能夠?qū)崟r計算，這樣才能夠在用戶離開網(wǎng)站之前獲得推薦的內(nèi)容，并且及時的對推薦結(jié)果作出反饋。實時性也是

2、推薦系統(tǒng)與通常的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)顯著不同的一個特點。
　　本文圍繞著個性化推薦技術(shù)的核心部分——個體間的相似度算法，進行研究分析，并最終設(shè)計和實現(xiàn)可以投入實際應用的推薦系統(tǒng)。因為，個體間的相似度算法是推薦技術(shù)的首要問題，也是最為關(guān)鍵的地方。本文將從相似度算法在推薦技術(shù)中的應用原理、不同算法的環(huán)境需求以及對性能的比較、最終算法的產(chǎn)生及評估這幾方面進行闡述，并在文中對最終的推薦系統(tǒng)的整體流程和幾個核心模塊進行論述分析。最后，對設(shè)計和實現(xiàn)中