【摘 要】
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大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,如何从大数据中挖掘出与用户情境精准匹配的知识服务资源并及时推荐给相应用户,成为图书馆大数据知识服务亟待解决的问
【机 构】
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燕山大学互联网+与产业发展研究中心,燕山大学经济管理学院
【基金项目】
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国家社科基金“基于大数据深度融合的移动图书馆用户画像情境化推荐模型研究”(项目编号:18BTQ033)经费资助研究成果之一
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大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,如何从大数据中挖掘出与用户情境精准匹配的知识服务资源并及时推荐给相应用户,成为图书馆大数据知识服务亟待解决的问题。文章在系统回顾相关研究进展的基础上,提出图书馆大数据知识服务的情境化推荐系统框架结构,并通过融合图书馆用户的情境信息进行大数据知识服务的协同过滤推荐,由此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题;同时采用MapReduce的并行处理方式,以提高大数据的并行挖掘性能。
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