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1、第30卷第5期成都师范学院学报2014年5月Vo1.30JOURNALOFCHENGDUNORMALUNIVERSITYMay.2014一种图书馆书籍的个性化推荐方法石宜金(云南大学旅游文化学院,云南丽江674100)摘要:文章对推荐系统进行了研究,借鉴了亚马逊的图书推荐思想。利用书籍的图书分类、书籍综合特征和书籍评分,提出了一种基于协同过滤、基于内容推荐的综合推荐算法。算法用于鉴别用户是否喜好某本书籍。同时将这种推荐算法应用于高校图书馆的书籍借阅系统中,旨在提高图书馆借阔系统的个性化。该算法能在一定程度上降低借阗者花责在借阅过
2、程中的时间,另一方面能够通过推荐算法的应用,提高图书馆书籍利用率,降低书籍借阅过程中的马太效应。关键词:推荐技术;协同过滤;内容推荐;个性化服务doi:10.3969/j.issn.2095—5642.2014.05.088中图分类号:G251文献标志码:A文章编号:2095-5642(2014)05-0088-041引言对音乐和唱片以及艺术家的过滤推荐系统Ringo,贝目前推荐系统研究主要偏向于商业领域,推荐尔通信研究中心完成了针对视频进行推荐的视频个系统被广泛用于电子商务,其目的主要有两个,一是性化推荐系统J。在这些推荐系统
3、的背后都应用用于激发系统应用者去做某件事,如:购买商品或阅到了计算机技术、数据挖掘、机器学习等,其中相似读某一电子书或观看电影,二是用于解决当前信息之处在于系统都在进行信息过滤和信息推荐。通过爆炸时代的信息过载的问题,通过让用户满意或意算法来识别出用户的个人喜好,然后综合出他们的外惊喜的推荐来达到信息过滤的目的。_I加权值之后的平均值。笔者主要调研了当前数字化图书馆系统中的推推荐系统研究中的主要热点为算法研究,2006年荐系统,其主要目的在于通过对个性化服务的研究,Netilix悬赏100万美元要求将推荐系统预测准确度提探索当前
4、图书馆(主要为高校图书馆)的书籍个性高10%,这一度将推荐系统的研究推上了一个高峰,当化推荐策略,以此来减少借阅者在图书馆借阅书籍下互联网时代尤其是大数据时代的到来,推荐系统也过程中的时间花费,同时可以在一定程度上解决当成为主流。虽然在商业上推荐系统得到了较好发前图书馆信息过载的弊端。展,然而在高校的图书馆系统中的个性化推荐服务,特2研究背景别是书籍推荐服务方面的研究和应用还不是太成熟。推荐系统的思想源于利用网络上众多用户意见笔者通过调查发现,在书籍推荐方面,亚马逊的推荐系帮助从而得出更为有用或有趣的想法,1992年帕洛统较为成
5、熟。在通过对一些视频推荐网站、电子商务阿尔托研究中心引入了协同过滤的思想,以其Tap—B2B网站推荐系统的研究后,通过查阅文献资料得出,estry系统为代表,1994年GroupLes系统完成了既当前推荐系统主要有协同过滤推荐、基于内容推荐、基能进行跨网计算又能进行个性化的推荐系统。于知识推荐、混合推荐。GroupLens推荐系统主要用于对新闻消息进行协同电商使用推荐系统的初衷是为了增加销售额,过滤,伴随着推荐技术的发展,麻省理工大学完成了视频推荐网站的目的在于推荐给用户喜爱的或有惊$收稿日期:2013—12—15基金项目:云南
6、省教育厅科学研究基金资助项目(2011y345)作者简介:石宜金(1985一),男,云南大理人,讲师,研究方向:多媒体技术和机器学习。88第30卷(总第255期)石宜金:一种图书馆书籍的个性化推荐方法喜的视频,而在图书馆推荐系统中应该是基于信息本书的同时系统会自动推荐“购买此商品的读者也过滤的基本目的,减少借阅者的信息过滤时间。同时购买”的商品。一个推荐系统的应用必须基于大量数据,若数据很少则没有使用推荐系统的必要。而图书馆浩瀚的资源则符合这一要点。3高校图书馆借阅个性化服务分析薛^3gUNUX~经醇蘑蹦女E幡if:F.t)t2
7、高校图书馆目前已进人数字化图书馆时代,通舟晰衄舟舟fl7e博(作季)苹l箍舟舟☆啦々々“2)¥“}O平箍过建立图书管理系统来实现书籍的编目和借阅,并¥甜8a集成了一些借阅服务J,如北京大学图书馆系统集图1亚马逊图书推荐成了相应的读者服务,可实现书籍借阅管理、书籍光源于亚马逊书籍推荐系统的启示,笔者希望通盘资源下载、预约等个性化服务。诚然,目前高校图过图书馆书籍推荐算法的研究来提高当前高校图书书馆的个性化服务已经得到了较好发展,并开始关馆借阅系统中的个性化服务J。基本思想如下:借注借阅者使用借阅系统的用户体验,然而在图书馆阅者有两
8、类,第一类为已知要借书籍的具体信息,第系统中目前尚未实现较为成熟的书籍推荐系统来解二类为已知要借阅书籍的相关领域。该个性化服务决借阅者在挑选书籍上耗费大量时间的问题。读者流程如下,借阅者进入图书借阅系统后首先输人关每次进入图书馆进行借阅时,要么已有明确目标要键字
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