融合圖書(shū)屬性和用戶借閱行為分析的自適應(yīng)圖書(shū)推薦研究

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摘 要 研究針對(duì)協(xié)同過(guò)濾推薦存在的矩陣稀疏性和冷啟動(dòng)問(wèn)題，提出一種融合圖書(shū)屬性和用戶借閱行為的自適應(yīng)圖書(shū)推薦方法，旨在提高圖書(shū)推薦系統(tǒng)的精度和效果。通過(guò)量化用戶的借閱行為并結(jié)合圖書(shū)的屬性信息，設(shè)計(jì)了一種新的用戶相似性度量和評(píng)分預(yù)測(cè)模型。首先，根據(jù)用戶借閱類型、用戶類型及借閱時(shí)長(zhǎng)對(duì)用戶行為進(jìn)行量化，然后建立“用戶-圖書(shū)”借閱關(guān)系模型和“圖書(shū)-圖書(shū)屬性”關(guān)系模型。（剩余12614字）