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题名基于用户兴趣分类的书籍自动推荐系统设计
被引量：5
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作者
胡至洵
杜宇
刘潇月
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机构
山东大学
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出处
《现代电子技术》
2021年第6期58-62,共5页
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基金
山东省重大自然科学基金项目(ZR2018ZB0420)
2019年度山东省社会科学规划研究项目(19CTQJ03)。
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文摘
书籍自动推荐系统是数字化信息和网络化时代飞速发展的必然结果。为使书籍自动推荐结果符合用户的需求和兴趣,建立基于用户兴趣分类的书籍自动推荐系统。采用离线模块对历史存储数据进行分离处理及数据清洗,完成用户兴趣特征提取,形成用户兴趣数据库子模块;在线模块利用推荐引擎对用户兴趣数据库子模块内的信息进行聚类分析及关联分析,获取与用户兴趣数据相似的数据,形成初步推荐集子模块后,采用用户兴趣分类的协同过滤推荐算法,完成用户兴趣分类的书籍自动推荐。测试结果表明,该系统具备良好的书籍自动推荐性能、准确的用户兴趣匹配度及优质的推荐结果,符合用户需求。
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关键词
书籍自动推荐
用户兴趣分类
数据处理
特征匹配
系统设计
系统测试
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Keywords
automatic book recommendation
user interest classification
data processing
feature matching
system design
system testing
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分类号
TN911-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP399
[电子电信—信息与通信工程]
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题名改进支持向量机的图书馆书籍自动推荐研究
被引量：1
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作者
贺海侠
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机构
北京师范大学珠海分校
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出处
《自动化与仪器仪表》
2022年第1期144-147,152,共5页
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基金
2018年广东图书馆学会基金项目:项目编号:GDTK1828。
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文摘
图书馆知识过载现象愈发严重,无法满足用户知识结构多元化需求,为此提出了改进支持向量机的图书馆书籍自动推荐方法。该方法从用户借阅历史、登录信息等获取书籍信息,并利用书籍信息和用户对书籍评分建立样本集,以该样本集作为基础建立用户兴趣模型,利用该模型获取书籍特征词库和书籍索引表,利用中文分词工具包提取书籍特征词并建立书籍特征索引库,计算书籍特征权值后,将书籍特征权值作为支持向量机的输入,利用自适应粒子群算法改进支持向量机参数后,经过训练支持向量机书籍分类推荐模型,输出最终书籍推荐列表,实现图书馆书籍自动推荐。实验结果表明:该方法可有效依据用户兴趣为用户推荐书籍,且书籍评分均高于9.80,所推荐的书籍被用户采纳率较高。
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关键词
支持向量机
图书馆
书籍自动推荐
书籍特征权值
推荐列表
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Keywords
support vector machine
library
automatic book recommendation
book feature weight
Recommended list
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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