基于OPAC的高校圖書館個(gè)性化圖書推薦算法研究.pdf

1、高校圖書館是一所高校的文獻(xiàn)信息中心，在這個(gè)知識(shí)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(xiàn)，另一方面大量少人問津的文獻(xiàn)成為這一知識(shí)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(jī)公共檢索目錄(Online Public Access Catalog，簡(jiǎn)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(duì)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(dá)用戶興趣不精確和冷啟動(dòng)問題，利用《中圖圖書館分類法》構(gòu)建用戶-項(xiàng)目分層評(píng)價(jià)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(jìn)后的算法相結(jié)合，提出一種混合算法圖書推薦策略，彌補(bǔ)了單一算法存在的不足。
　　 最后通過利用圖書