【摘 要】
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对图书馆移动信息资源面向用户推荐进行优化,可以有效解决随着图书馆移动信息资源剧增的问题。图书馆移动信息资源面向用户推荐时,应建立在获取用户对最近邻集合中信息资源项目的评分,在此基础上计算各个图书馆用户属性与核心属性之间的聚类的基础上,而传统方法利用图书馆书籍所属索引类别组建图书馆索引分布树进行推荐,到那时不能对图书馆用户属性与核心属性进行准确的聚类,导致信息资源面向用户推荐时耗时长,准确性差。提出
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对图书馆移动信息资源面向用户推荐进行优化,可以有效解决随着图书馆移动信息资源剧增的问题。图书馆移动信息资源面向用户推荐时,应建立在获取用户对最近邻集合中信息资源项目的评分,在此基础上计算各个图书馆用户属性与核心属性之间的聚类的基础上,而传统方法利用图书馆书籍所属索引类别组建图书馆索引分布树进行推荐,到那时不能对图书馆用户属性与核心属性进行准确的聚类,导致信息资源面向用户推荐时耗时长,准确性差。提出一种划分聚类的图书馆移动信息资源面向用户推荐优化方法。上述方法先将粗糙集邻域理论应用到图书馆移动信息资源
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