基于OPAC的高校圖書(shū)館個(gè)性化圖書(shū)推薦算法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、高校圖書(shū)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(wèn)津的文獻(xiàn)成為這一知識(shí)海洋中的“暗礁”，無(wú)法被用戶(hù)輕易獲取。用來(lái)方便讀者網(wǎng)上查詢(xún)館藏資源的聯(lián)機(jī)公共檢索目錄(Online Public Access Catalog，簡(jiǎn)稱(chēng)OPAC)，其信息庫(kù)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(shū)，可以

2、更好地滿(mǎn)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(shū)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(shū)館分類(lèi)法》來(lái)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(hù)興趣不精確和冷啟動(dòng)問(wèn)題，利用《中圖圖書(shū)館分類(lèi)法》構(gòu)建用戶(hù)-項(xiàng)目分層評(píng)價(jià)矩陣來(lái)解決協(xié)同過(guò)濾推薦算法所存在的數(shù)據(jù)稀疏性問(wèn)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(shū)推薦策略，彌補(bǔ)了單一算法存在的不足。
　　 最后通過(guò)利用圖書(shū)

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