【摘 要】
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针对传统图书自动推荐系统准确性不高的缺点,提出利用数据挖掘中的关联规则算法技术将读者借阅的图书、性别、年龄、职称、职业、受教育程度、爱好等多维关系生成关联规则,再
【基金项目】
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湖南省科技情报学会2010年学术研究基金重点项目研究成果
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针对传统图书自动推荐系统准确性不高的缺点,提出利用数据挖掘中的关联规则算法技术将读者借阅的图书、性别、年龄、职称、职业、受教育程度、爱好等多维关系生成关联规则,再将读者基本信息与这些规则进行比较,把匹配的关联规则推荐给读者,就能解决传统推荐系统的不足,提供更加灵活的个性化图书推荐服务。文章以湖南图书馆2011年读者借阅数据为例,利用Microsoft SQL Server 2008为工具进行了关联规则算法的数据挖掘分析。
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