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情报探索

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基于社会化标签的图书推荐系统模型研究*

付凯丽   

  1. (天津师范大学图书馆 天津 300387)
  • 出版日期:2016-10-19 发布日期:2016-10-19
  • 作者简介:付凯丽(1985—),女,硕士研究生,馆员,研究方向为图书馆服务与技术,已发表论文7篇。
  • 基金资助:
    *本文系天津师范大学教育基金项目“以科研为导向的图书馆学科服务平台建设”(项目编号:52WT1408)研究成果之一。

  • Online:2016-10-19 Published:2016-10-19

摘要: [目的/意义]从社会化标签视角探讨图书推荐系统模型。[过程/方法]分析3种主流的标签推荐模型(基于主题、网络和张量的模型)和3种标签推荐算法(基于内容、协同过滤和混合推荐算法)的优缺点,构建基于标签的图书推荐系统模型。[结果/结论]该模型由数据采集模块、数据预处理模块和协同过滤推荐模块组成,可以在一定程度上解决推荐系统中的标签语义模糊、用户兴趣多变、可扩展性差等问题,以提高图书推荐效率和准确度。

关键词: 社会化标签, 图书推荐系统, LDA, 协同过滤