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文檔簡介
1、高校圖書館是一所高校的文獻信息中心，在這個知識的海洋里，一方面師生讀者很難從中發(fā)現(xiàn)自己感興趣的文獻，另一方面大量少人問津的文獻成為這一知識海洋中的“暗礁”，無法被用戶輕易獲取。用來方便讀者網(wǎng)上查詢館藏資源的聯(lián)機公共檢索目錄(Online Public Access Catalog，簡稱OPAC)，其信息庫中保存著大量的讀者檢索及借閱信息，這些信息能充分揭示讀者對館藏資源的利用和需求，利用這些信息并結(jié)合相關(guān)推薦算法向讀者推薦相關(guān)圖書，可以
2、更好地滿足讀者的信息需求。
本文列舉和了解目前常用的幾種推薦算法，在分析高校圖書館讀者特征及紙質(zhì)資源特征的基礎(chǔ)上，提出利用《中圖圖書館分類法》來解決基于內(nèi)容的推薦算法所存在的用關(guān)鍵詞表達用戶興趣不精確和冷啟動問題，利用《中圖圖書館分類法》構(gòu)建用戶-項目分層評價矩陣來解決協(xié)同過濾推薦算法所存在的數(shù)據(jù)稀疏性問題，并將兩種改進后的算法相結(jié)合，提出一種混合算法圖書推薦策略，彌補了單一算法存在的不足。
最后通過利用圖書
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