典型文献
协同过滤算法在高校图书馆个性化推荐中的应用研究
文献摘要：
由于目前高校图书馆的个性化推荐效果不佳,研究协同过滤算法在高校图书馆个性化推荐中的应用.通过用户信息数据获取与显示,补全修正不完整数据.基于协同过滤处理数据,将隐式反馈转化为对图书资源类别的显式评分.用户与图书相似度定义及描述,利用不同关键词信息构成向量空间,计算相似度.建立高校图书馆个性化推荐模型,整合各模块功能实现个性化推荐.在实验论证分析中,文章方法在纵向推荐和横线推荐中均具有较高的查准率,满足高校图书馆对个性化推荐的应用要求,文章算法性能与传统算法性能对比,传统算法的平均绝对误差均高于文章算法,说明文章算法具有有效性.
文献关键词：
协同滤波算法;高校图书馆;个性化推荐;用户相似度;用户数据;预测评分
中图分类号：
作者姓名：
袁瑰霞
作者机构：
安阳师范学院 图书馆,河南 安阳 455000
文献出处：
引用格式：
[1]袁瑰霞-.协同过滤算法在高校图书馆个性化推荐中的应用研究)[J].无线互联科技,2022(14):111-113
A类：
协同滤波算法
B类：
协同过滤算法,高校图书馆,个性化推荐,推荐效果,用户信息,信息数据,数据获取,补全,不完整数据,隐式反馈,图书资源,显式,词信息,向量空间,推荐模型,模块功能,功能实现,实验论证,横线,查准率,应用要求,算法性能,传统算法,性能对比,平均绝对误差,说明文,用户相似度,用户数据,预测评分
AB值：
0.317421
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