個(gè)性化圖書推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf

1、個(gè)性化推薦技術(shù)是一種通過(guò)對(duì)用戶信息進(jìn)行數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘，運(yùn)用相似度算法計(jì)算出用戶感興趣的物品，從而達(dá)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(gè)領(lǐng)域廣泛應(yīng)用。
　　一個(gè)好的個(gè)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(dòng)。推薦的結(jié)果必須能夠?qū)崟r(shí)計(jì)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(shí)的對(duì)推薦結(jié)果作出反饋。實(shí)時(shí)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(gè)特點(diǎn)。
　　本文圍繞著個(gè)性化推薦技術(shù)的核心部分——個(gè)體間的相似度算法，進(jìn)行研究分析，并最終設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)可以投入實(shí)際應(yīng)用的推薦系統(tǒng)。因?yàn)椋瑐€(gè)體間的相似度算法是推薦技術(shù)的首要問(wèn)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(yīng)用原理、不同算法的環(huán)境需求以及對(duì)性能的比較、最終算法的產(chǎn)生及評(píng)估這幾方面進(jìn)行闡述，并在文中對(duì)最終的推薦系統(tǒng)的整體流程和幾個(gè)核心模塊進(jìn)行論述分析。最后，對(duì)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)中