图书馆大数据知识服务情境化推荐系统研究

摘要：

大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,如何从大数据中挖掘出与用户情境精准匹配的知识服务资源并及时推荐给相应用户,成为图书馆大数据知识服务亟待解决的问题.文章在系统回顾相关研究进展的基础上,提出图书馆大数据知识服务的情境化推荐系统框架结构,并通过融合图书馆用户的情境信息进行大数据知识服务的协同过滤推荐,由此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题;同时采用MapReduce的并行处理方式,以提高大数据的并行挖掘性能.

关键词：情境化推荐、大数据知识服务、图书馆、协同过滤

分类号：G250.73;G252(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：国家社科基金"基于大数据深度融合的移动图书馆用户画像情境化推荐模型研究"项目18BTQ033经费资助研究成果之一

在线出版日期：2018-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：98-103