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在线推荐服务在高校图书馆系统中发挥的作用越来越大,传统推荐服务使用的算法存在数据稀疏和冷启动问题。为了提高在线推荐的服务质量,本文提出了一种基于数据挖掘的图书推荐算法,该算法融合了基于内容的推荐思想,改进了协同过滤的相似度计算方式,并将用户聚类引入最终的算法执行模型。
基于数据挖掘的高校图书馆在线推荐算法研究
【摘 要】
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在线推荐服务在高校图书馆系统中发挥的作用越来越大,传统推荐服务使用的算法存在数据稀疏和冷启动问题。为了提高在线推荐的服务质量,本文提出了一种基于数据挖掘的图书推荐
【机 构】
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中国海洋大学图书馆
【出 处】
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信息与电脑
【发表日期】
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2020年23期
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