基于聚類分析的熱點(diǎn)圖書排序推薦方法研究.pdf

1、隨著計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展和應(yīng)用，越來越多的人們?cè)诰W(wǎng)上書店，比如當(dāng)當(dāng)或卓越亞馬遜等等，購買書籍和雜志。一方面讀者在網(wǎng)上購書方便快捷，另一方面許多網(wǎng)上書店提供了良好的交互界面，它可以根據(jù)用戶喜好或搜索條目推薦熱門書籍。因此，對(duì)網(wǎng)上書店而言，根據(jù)圖書數(shù)據(jù)庫的條目和用戶的喜好進(jìn)行準(zhǔn)確的熱點(diǎn)書目個(gè)性化排名和推薦，不僅便于用戶購買到最新的相關(guān)書籍和雜志；而且可以擴(kuò)大圖書銷量，增加經(jīng)濟(jì)效益。為此本文基于數(shù)據(jù)挖掘的聚類分析方法提出一種基于用戶評(píng)價(jià)習(xí)慣的個(gè)性

2、化熱點(diǎn)書目推薦方法。
　　本文根據(jù)不同人群的消費(fèi)習(xí)慣和對(duì)書籍的偏好等因素對(duì)網(wǎng)上書店的書目進(jìn)行分類，把不同類型的書籍映射到不同類型的人群中，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化的排序。在網(wǎng)上書店熱門書籍個(gè)性化排名和推薦時(shí)，我們?cè)趥鹘y(tǒng)的協(xié)同算法基礎(chǔ)上，進(jìn)行以下改進(jìn)提高排名的準(zhǔn)確性：（1）采用TF-IDF公式提取書目的關(guān)鍵詞，將任意書目通過其文本敘述，轉(zhuǎn)變?yōu)榭梢粤炕奶卣飨蛄浚瑫r(shí)建立客戶對(duì)于關(guān)鍵詞的評(píng)價(jià)矩陣，為后續(xù)的推薦和相似度計(jì)算提供量化基礎(chǔ)。（2）將數(shù)據(jù)挖