基于opac的高校图书馆个性化图书推荐算法研究

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1、硕士学位论文基于OPIAC的高校图书馆个性化图书推荐算法研究作者：陈永光指导教师：王秀利教授南京理工大学2013年4月Master’sdegreeDissertationm㈣⋯删舢㈣洲删舢ⅧfY2385447ReSearCh0nUniVersityLibrarieSPersonalizedBookRecommendationAlgorithmsBasedonOPACByChenY0nggHnngS印ewisedbyPr西骶ngXiHtiNa巧ingUniVersityofScience&Techn0109yApril，2013声明本学位论文是我在导师的指导下取得的研究

2、成果，尽我所知，在本学位论文中，除了加以标注和致谢的部分外，不包含其他人已经发表或公布过的研究成果，也不包含我为获得任何教育机构的学位或学历而使用过的材料。与我一同工作的同事对本学位论文做出的贡献均己在论文中作了明确的说明。研究生签名：龇沙c)年6月f日学位论文使用授权声明南京理工大学有权保存学位论文的电子和纸质文档，可以借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容，可以向有关部门或机构送交并授权其保存、借阅或上网公布本学位论文的全部或部分内容。对于保密论文，按保密的有关规定和程序处理。研究生签名：龇砂f弓年6月岁日硕士论文基于0PAC的高校图书馆个性化图书推荐算法研究摘

3、要高校图书馆是一所高校的文献信息中心，在这个知识的海洋里，一方面师生读者很难从中发现自己感兴趣的文献，另一方面大量少人问津的文献成为这一知识海洋中的“暗礁”，无法被用户轻易获取。用来方便读者网上查询馆藏资源的联机公共检索目录(0nlinePublicAccessCatalog，简称OPAC)，其信息库中保存着大量的读者检索及借阅信息，这些信息能充分揭示读者对馆藏资源的利用和需求，利用这些信息并结合相关推荐算法向读者推荐相关图书，可以更好地满足读者的信息需求。本文列举和了解目前常用的几种推荐算法，在分析高校图书馆读者特征及纸质资源特征的基础上，提出利用《中图图书馆分类法

4、》来解决基于内容的推荐算法所存在的用关键词表达用户兴趣不精确和冷启动问题，利用《中图图书馆分类法》构建用户．项目分层评价矩阵来解决协同过滤推荐算法所存在的数据稀疏性问题，并将两种改进后的算法相结合，提出一种混合算法图书推荐策略，弥补了单一算法存在的不足。最后通过利用图书馆OPAC数据库中的相关读者信息进行实证研究，最后的实验结果证明，利用《中图图书馆分类法》对这两种推荐算法进行改进后，图书的推荐质量有了明显提高，有效解决了基于内容过滤算法存在的多义、同义词等语义问题和协同过滤算法存在的用户．项目评分数据稀疏，缺乏初始评价的问题。关键词：高校图书馆，个性化推荐，中图法，

5、基于内容的推荐，协同过滤算法Abs订act硕士论文AbstractU11iversi够libraryisregardedasthecen缸eoftheuniVersi够literature．HoweVer，inthisseaofknowledge，ononehaIld，thereadersaredimculttofindtheliteraturesmeyareinterestedin，ontheotherhand，manylesserknownliteraturesbecauseofitsla玛equantitycannotbeaccessedeasilybyuser

6、s．0nlinepublicaccesscatalog(OPAC)、Vhichisusedtoretrieve1iteraturebyusersconsistsofagreatamollIltofreaders’infomationandretrieValinf0Hnation．Thisinfomationcanmllycontributetorevealthereaderdemanda11dtheusingsituationthe1ibraryresources．BaSedonmecombinationoftheinformationandmerecommendat

7、ionalgorithm，thestafrcanrecommendtheinfbnllationthatthereadersrequife．Byt量1isway，thelibra巧cansatis匆thecustomersbetter．111ispaperemmleratesarldconlparesseVerallatestrecommendationa190rithmsarldaJlalyzesthecharacteristicsofthereadersofUniVers时LibraryaJldmewTi讹nresources．BaSedonth