【摘 要】
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为了解决目前图书馆推荐系统存在的无法挖掘出读者个性化信息的深层次特征、数据稀疏、“冷启动”等问题,设计实现了基于R-RBM及Top N算法(RT-RBM)的协同过滤的图书馆个性化
【基金项目】
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福建省中青年教师教育科研项目(JAT190916)
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为了解决目前图书馆推荐系统存在的无法挖掘出读者个性化信息的深层次特征、数据稀疏、“冷启动”等问题,设计实现了基于R-RBM及Top N算法(RT-RBM)的协同过滤的图书馆个性化推荐系统.R-RBM协同过滤推荐算法可以有效解决数据稀疏的问题、提高个性化推荐的精准度.Top N协同过滤推荐算法可以较好地为新用户进行推荐.实验结果表明,RT-RBM协同过滤推荐系统相较传统协同过滤算法具有更好的应用效果.
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