情报探索
• 图书馆论坛 •
付凯丽
出版日期:
发布日期:
作者简介:
基金资助:
Online:
Published:
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
付凯丽. 基于社会化标签的图书推荐系统模型研究*[J]. 情报探索.
0 / / 推荐
导出引用管理器 EndNote|Ris|BibTeX
链接本文: http://www.qbts.org/CN/
http://www.qbts.org/CN/Y2016/V1/I10/1