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一种基于用户聚类的协同过滤个性化图书推荐系统 总被引：1，自引：1，他引：1
综合协同过滤技术和聚类技术，提出了一种个性化图书推荐系统的具体实现方案。系统对图书馆数据库保留的大量用户图书借阅记录进行挖掘，向用户提供个性化图书推荐，为图书馆个性化服务的研究和实践提供了一种新的思路。 相似文献
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为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐。实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法。 相似文献
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个性化图书推荐主要是以用户特征和借阅行为为挖掘对象,通过获取用户的兴趣特征及隐含的需求模式,实现用户与图书相互关联的个性化图书推荐服务。本文通过挖掘用户的背景信息构建用户特征模型,然后在设计喜好值计算、用户相似度计算和内容相似度计算以及标签信息获取方法的基础上,研究多种不同的图书推荐方法,以挖掘用户的潜在信息需求。最后利用图书馆的真实数据设计面向高校图书馆的个性化图书推荐系统,同时以标准网络数据集通过实验验证来评估推荐方法的有效性。 相似文献
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构建基于分布式平台及大量借阅数据的图书推荐算法,是实现图书馆个性化信息推送服务的关键环节.本文从搭建Hadoop分布式平台和运用Mahout的MapReduce实现算法入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和借阅时间统计,依据借阅次数和借阅时间获得偏好值.并使用Mahout基于图书的推荐器,测试伪分布式单节点模式和完全分布式MapReduce计算框架下的推荐效果.测试表明:在MapReduce运算中增加DataNode的数量同时优化BlockSize参数能显著缩短运算时间,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法. 相似文献
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为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。 相似文献
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为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务. 相似文献
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为适应图书馆新书推荐服务的需要，以安徽省图书馆为例，用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘，提出读者推荐服务模型，利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。 相似文献
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基于Web访问挖掘的个性化智能信息推荐服务方法的处理过程分为在线部分和离线部分。离线部分主要完成从站点服务器的访问LOG文件中挖掘出适合在线智能个性化推荐服务的用户事务模式,采用基于聚类用户事务方法获取用户个性化模式。在线部分通过个性化智能推荐服务智能接口实现基于URL聚类模式的个性化信息推荐服务,给出了链接距离因子定义和基于URL聚类模式的生成算法。通过实验总结这种方法的优缺点,这种方法是有效和可实现的。 相似文献
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图书馆只有挖掘用户潜在的信息需求,才能有针对性地革新服务流程,更新服务内容,扩展服务项目,进一步提高服务的质量、水平和效率。以旅游管理专业借阅记录作为挖掘数据源,先利用Apriori算法提示读者借阅的关联规则,挖掘读者的借阅兴趣和偏好,然后使用K-means聚类算法,分析读者聚类特征,为图书馆服务创新和馆系合作提供了更为科学和严谨的研究思路及方法。 相似文献
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针对高校移动图书馆个性化推荐的不足,利用情境感知技术和数据挖掘技术,从用户的物理情境信息、基本情境信息、社会网络3个方面获取用户的情境信息;采用向量空间模型的表示方法,提出一种基于情境感知的高校移动图书馆个性化推荐模型,并介绍模型的运行过程及相关环节,以期解决移动图书馆用户情境敏感性的个性化需求。 相似文献
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[目的/意义]在社会化标注系统自组织运行的基础上，构建个性化信息推荐的多维度融合与优化模型，进而在大数据环境下，为用户提供精准的个性化信息推荐服务，从而进一步丰富个性化信息推荐的理论体系以及拓展个性化信息推荐的研究方法。[方法/过程]首先，对每一种个性化信息推荐方法的优点和不足进行深入分析；然后，将基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）3种个性化信息推荐方法进行多维度深度融合，构建个性化信息推荐多维度融合模型；最后，对社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合模型进行优化，从而解决个性化推荐过程中用户"冷启动"、数据稀疏性和用户偏好漂移等问题。[结果/结论]通过综合考虑现有的基于图论（社会网络关系）、基于协同过滤以及基于内容（主题）的个性化信息推荐方法各自的贡献和不足，实现3种方法之间的多维度深度融合，并结合心理认知、用户情境以及时间、空间等优化因素，最终构建出社会化标注系统中个性化信息推荐多维度融合与优化模型。 相似文献
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[目的/意义]通过融合用户社交与情境信息,构建虚拟知识社区个性化知识推荐模型并开展个性化知识推荐算法的设计,能够在一定程度上完善虚拟知识社区个性化知识推荐方法的理论体系,具有一定的理论价值和应用价值。[方法/过程]首先构建出基于用户社交与情境信息的虚拟知识社区个性化知识推荐模型,然后利用改进的最大团算法设计出虚拟知识社区个性化知识推荐算法,最后通过选取某虚拟知识社区的用户数据进行实例分析实现精准的个性化知识推荐。[结果/结论]在利用融合用户社交与情境信息进行虚拟知识社区个性化知识推荐过程中,通过对某虚拟知识社区的实例分析,表明其个性化知识推荐结果的精准度得到了显著的提升。 相似文献
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针对目前传统数字图书馆无法为用户提供准确个性化服务的问题,提出通过本体构建智能数字图书馆,并且分析如何通过本体的作用使传统的数字图书馆达到智能个性推荐的基本原理,最后重点分析基于本体的个性推荐中的关键性问题,即用户本体的构建——读者用户本体库,包括用户基本信息本体、用户个性本体和用户需求本体,并用六元组表示方法实践本体的表示,以及通过流程图诠释本体间的作用机制。 相似文献
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应用数据挖掘技术对高校图书馆日常产生的数据进行挖掘,设计一个适合图书馆使用的个性化图书推荐系统。该系统具有2个关键功能：读者个性化推荐功能和管理者采购推荐功能。 相似文献
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标签系统构建的"用户-资源-标签"之间的三元关系为个性化信息推荐提供了新的研究思路,引起了部分学者的密切关注.本文依据推荐算法的不同,总结归纳了国内外基于标签的个性化信息推荐研究的相关成果,分析了现有研究的不足,展望了基于标签的个性化信息推荐研究的趋势. 相似文献