融合图书属性和用户借阅行为分析的自适应图书推荐研究

  • 打印
  • 收藏
收藏成功
微博 QQ空间 微信


打开文本图片集

摘 要 研究针对协同过滤推荐存在的矩阵稀疏性和冷启动问题，提出一种融合图书属性和用户借阅行为的自适应图书推荐方法，旨在提高图书推荐系统的精度和效果。通过量化用户的借阅行为并结合图书的属性信息，设计了一种新的用户相似性度量和评分预测模型。首先，根据用户借阅类型、用户类型及借阅时长对用户行为进行量化，然后建立“用户-图书”借阅关系模型和“图书-图书属性”关系模型。（剩余12614字）

试读结束

目录
monitor