圖書借閱系統(tǒng)中的協(xié)同過濾推薦技術研究.pdf

1、高校圖書館是學校的文獻資料信息中心，是師生的一個重要知識庫，在教學、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圖書是一件越來越困難的事情。隨著計算機技術的迅猛發(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電子信息，對圖書館的個性化服務建設有了原始的數(shù)據(jù)支撐。
　　如何利用現(xiàn)有數(shù)據(jù)信息來實現(xiàn)更好的為用戶

2、服務，如何為不同的用戶提供深層次的個性化服務都是值得圖書館管理人員深入思考的問題。針對用戶借閱習慣，為其準確、快速的推薦符合其偏好特征的圖書的個性化推薦服務，成為新形勢下數(shù)字圖書館領域的研究熱點之一，得到研究者越來越多的關注。
　　本文中提出的針對圖書館個性化圖書推薦的解決方案，基于大連理工大學圖書館借閱系統(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，對數(shù)據(jù)進行分析，并針對數(shù)據(jù)特點，提出了一種基于聚類的協(xié)同過

3、濾推薦算法。首先對用戶進行先期聚類，縮小計算近鄰的數(shù)據(jù)集范圍;針對目標用戶，先確定用戶的聚類類別，然后根據(jù)皮爾森相似度計算鄰居集，選取一定數(shù)量的鄰居，把他們的相似度賦予權重，之后結合評分機制，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，進行個性化推薦。最后依據(jù)上述方案實現(xiàn)了一種簡單的實驗系統(tǒng)，并對實驗結果進行了驗證和測試，既有針對推薦體系的實驗測評指標分析，也有在現(xiàn)實世界中，真實用戶對于該推薦體系的接受程度驗證，并對于