【基于聚类的推荐算法】基于聚类分析算法的图书推荐系统的研究

本文作者：孙彦超；成功正常投稿发表论文到《图书馆理论与实践》2015年05期,引用请注明来源400期刊网！

【摘要】：针对协同过滤算法通过用户评分矩阵生成推荐时会遇到"冷启动"、"数据稀疏性"问题,以及忽略用户兴趣实时变化及多样性的特点,笔者在传统协同过滤算法的基础上引入聚类算法,对协同过滤算法进行改进,解决了传统算法的"冷启动"及"数据稀疏性"问题。改进后的算法利用北京信息科技大学图书管理系统中的数据进行实验分析,结果证明新的算法比传统协同过滤算法平均绝对误差小,从而证明改进后的算法具有较高的推荐质量。
【论文正文预览】：随着高校图书馆信息化建设的不断推进,图书管理系统建设的重点已经由读者“查找”图书转变为向读者“推荐”图书,如何更好地为读者推荐图书,如何采集读者对图书的评价信息,如何有效实现每本图书的最大价值,已成为图书管理系统建设的一个重要环节。协同过滤算法凭借算法简单容
【文章分类号】：G250.7
【稿件关键词】：协同过滤聚类最近邻居推荐系统评价矩阵
【参考文献】:

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【稿件标题】：【基于聚类的推荐算法】基于聚类分析算法的图书推荐系统的研究
【作者单位】：北京信息科技大学教务处;
【发表期刊期数】：《图书馆理论与实践》2015年05期
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