【摘 要】
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随着数字图书馆的发展,高校图书馆的个性化推荐问题成为热点,而传统基于评分的推荐算法不适合高校图书馆的推荐需求。针对以上情况,本文在研究传统协同过滤算法的基础上,首先
【机 构】
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山东科技大学计算机科学与工程学院,山东科技大学信息工程系
【基金项目】
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本研究得到全国统计科学研究项目“基于云计算的高精度空间插值方法与应用”(编号:2016LZ12)和泰安市科技计划项目“智慧泰安背景下的高性能空间插值平台与泰安市高精度DEM和资源环境数据构建”(编号:201630576)资助.
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随着数字图书馆的发展,高校图书馆的个性化推荐问题成为热点,而传统基于评分的推荐算法不适合高校图书馆的推荐需求。针对以上情况,本文在研究传统协同过滤算法的基础上,首先利用借阅记录中的数据构建评分矩阵,然后融合信任相似度对用户相似度进行改进,同时引入对新生、新书推荐的解决方法,最后通过对山东科技大学图书馆数据集的对比实验,结果表明,提出的方法有效解决了数据稀疏和冷启动的问题,具有更高的推荐精度。
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