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摘要： ［目的／意义］旨在更好地为读者提供个性化的图书推荐服务提供参考。［方法／过程］提出一种基于改进ADMM算法的读者借阅数据分类方法，该方法具有可分离的凸优化特性，同时结合了典型相关分析、多分类逻辑回归的对数似然函数以及Group Lasso损失函数。从而考虑了不同读者及图书间的相似性，并挖掘不同读者数据之间的关联结构。［结果／结论］相较于混合属性算法，该算法在不同数据集下的执行时间提升了5ms~25ms，同时读者借阅分类精度提高了1%~7%，有效提高了图书馆读者数据的利用率。
