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基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法研究
1
作者 于超宇 窦水海 +1 位作者 杜艳平 王兆华 《北京印刷学院学报》 2024年第5期24-30,共7页
信息技术的广泛应用,导致网络信息快速增长,引发信息过载和混乱,使人们在搜索时难以找到有用数据,推荐系统的相关研究因此产生。基于传统搜索引擎技术的图书检索系统虽然具备高覆盖率,但无法准确反映读者偏好,导致图书推荐结果的准确率... 信息技术的广泛应用,导致网络信息快速增长,引发信息过载和混乱,使人们在搜索时难以找到有用数据,推荐系统的相关研究因此产生。基于传统搜索引擎技术的图书检索系统虽然具备高覆盖率,但无法准确反映读者偏好,导致图书推荐结果的准确率较低。针对上述问题,提出一种基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法。首先,利用关联规则算法对问卷调研数据进行挖掘,寻找读者与喜爱的图书类型之间的关联。其次,对关联规则算法挖掘出的结果进行深入分析。最后,利用贝叶斯网络建立一种个性化的图书智能推荐模型。实验结果表明,该方法提高了图书推荐结果的准确性与可靠度,且能够有效挖掘读者阅读偏好,简化图书推荐流程,达到了针对不同群体、不同种类的读者进行个性化图书推荐的目的。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 关联规则挖掘 分众化 图书智能推荐
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关联规则在图书智能化推荐中的应用与实现
2
作者 陈锦 赖丽君 《兰州文理学院学报（自然科学版）》 2020年第5期58-62,共5页
关联规则能够发现大量数据集中数据项之间的关联性.利用这一特点将关联规则算法应用在读者历史借阅记录上,可以挖掘读者借阅图书之间的关联性.本文研究了如何运用Apriori算法挖掘读者的历史借阅记录,最后基于J2EE框架实现了图书智能推... 关联规则能够发现大量数据集中数据项之间的关联性.利用这一特点将关联规则算法应用在读者历史借阅记录上,可以挖掘读者借阅图书之间的关联性.本文研究了如何运用Apriori算法挖掘读者的历史借阅记录,最后基于J2EE框架实现了图书智能推荐系统中离线关联模块的功能. 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 图书智能推荐
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基于云计算的图书智能推荐系统研究 被引量：2
3
作者 李楚贞 吴新玲 《计算机科学与应用》 2013年第5期257-261,共5页
简要介绍了图书智能推荐系统与云计算相关概念和技术,针对目前传统图书智能推荐系统因海量数据带来的存储及推荐速度问题提出了一个基于云计算环境下的图书智能推荐系统,并对其体系架构和推荐过程进行了详细的阐述。
关键词 图书智能推荐系统 云计算 架构 关联规则
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Apriori算法改进及其在图书智能推荐系统中的应用
4
作者 陈锦 《重庆科技学院学报（自然科学版）》 CAS 2020年第5期91-95,共5页
Apriori算法在运行时需多次扫描数据库,在数据库比较庞大时,则会导致运行效率降低。在设计的图书智能推荐系统中对Apriori算法进行了改进,根据读者的历史借阅行为,挖掘读者借阅图书之间的关联性,从而实现图书智能推荐。介绍了改进算法... Apriori算法在运行时需多次扫描数据库,在数据库比较庞大时,则会导致运行效率降低。在设计的图书智能推荐系统中对Apriori算法进行了改进,根据读者的历史借阅行为,挖掘读者借阅图书之间的关联性,从而实现图书智能推荐。介绍了改进算法在图书智能推荐系统中的应用。 展开更多
关键词 图书智能推荐系统 关联规则 APRIORI算法
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全民阅读视域下书目推荐方法的创新 被引量：8
5
作者 田晟宇 《出版发行研究》 CSSCI 北大核心 2016年第10期96-98,共3页
随着全民阅读活动深入普及,书目推荐日益被越来越多的读者所关注。本文在分析书目推荐的内涵基础上,详细地阐述了当前各类书目推荐方法的应用现状,指出图书馆书目智能推荐系统应是书目推荐方法应用创新的方向与亮点,继续推动全民阅读视... 随着全民阅读活动深入普及,书目推荐日益被越来越多的读者所关注。本文在分析书目推荐的内涵基础上,详细地阐述了当前各类书目推荐方法的应用现状,指出图书馆书目智能推荐系统应是书目推荐方法应用创新的方向与亮点,继续推动全民阅读视域下书目推荐方法的革新。 展开更多
关键词 全民阅读 书目推荐 图书馆书目智能推荐系统
原文传递
基于AIS算法和Lambda的医学图书馆推荐系统构建
6
作者 张炯娜 王若瑶 何晓茜 《信息技术》 2024年第12期80-85,92,共7页
文中提出了一种基于人工免疫系统(AIS)算法和Lambda架构的医学图书馆智能推荐系统。该系统通过提取用户的浏览历史、阅读习惯等特征,构建用户兴趣模型。然后基于AIS算法的免疫克隆选择机制产生个性化的推荐结果。同时,系统采用Lambda架... 文中提出了一种基于人工免疫系统(AIS)算法和Lambda架构的医学图书馆智能推荐系统。该系统通过提取用户的浏览历史、阅读习惯等特征,构建用户兴趣模型。然后基于AIS算法的免疫克隆选择机制产生个性化的推荐结果。同时,系统采用Lambda架构实现了实时推荐功能。实验结果显示,与基于协同过滤的推荐系统相比,该系统的推荐精度可达73%,召回率达72%。实时推荐的延迟在毫秒级,满足图书馆用户的实时性需求。该系统为用户提供了及时、个性化的医学图书馆推荐服务,提高了图书馆利用率和读者满意度。 展开更多
关键词 AIS算法 Lambda架构 医学图书馆智能推荐系统 模型训练 个性化推荐
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