基于Hadoop的高校图书馆阅读书目智慧推荐系统设计
从功能目标、设计方案、模型设计、建模过程、评估方法对高校图书馆阅读书目智慧推荐系统进行分析,以最小成本实现阅读推广服务效益的最大化.推荐系统模型由图书馆自动化系统平台、教育机构信息系统、电子图书数据库、DDA购书平台、推荐模块组成.以Hadoop技术收集分析3个不同源的数据,使用MapReduce搭建模型框架,通过Mahout算法实现基于共现矩阵的图书相似度推荐,利用皮尔森相似度计算公式推荐图书.读者可以收到推荐系统给予的3种推荐:馆内预约借阅、全文电子书阅读与下载、图书购买.在修改推荐算法、开发微信小程序、整合图书馆物联网数据、更改DDA交互模式方面可以对推荐系统进行优化.
高校图书馆、智慧推荐、推荐系统、阅读推广
本文系2020年度中国图书馆学会阅读推广课题”基于智慧服务的图书馆阅读推广服务研究”项目编号:YD2020B42
2021-02-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共11页
91-100,封3
