【摘 要】
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用户画像可以较为深刻地描述读者用户的群体行为特征,为图书馆的情境化推荐服务提供参考。基于图书馆用户的基本信息、内容偏好数据、互动数据、会话数据、情境数据进行了标
【机 构】
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燕山大学; 燕山大学经济管理学院; 燕山大学图书馆;
【基金项目】
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国家社会科学基金项目“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)的研究成果之一
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用户画像可以较为深刻地描述读者用户的群体行为特征,为图书馆的情境化推荐服务提供参考。基于图书馆用户的基本信息、内容偏好数据、互动数据、会话数据、情境数据进行了标签化识别,围绕这五个维度构建了图书馆用户画像,由此引入情境化推荐方法进行协同过滤推荐。研究结果表明,画像模型更好地将图书馆用户多维标签融入到情境化推荐过程中,缓解了传统协同过滤面临的推荐精度下降问题,为提升图书馆的个性化服务水平提供参考。
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