一种提升图书推荐精度的协同过滤改进算法

摘要：

随着信息技术快速深入发展,为读者提供高效、差异化的服务逐渐成为现代图书馆提高服务职能的重要内容.随着图书馆读者和图书数量的迅速增加,读者—图书评分矩阵稀疏性问题日趋显著.为解决此问题,提出了一种提升图书推荐精度的协同过滤改进算法,根据读者-图书评分矩阵,建立LDA模型,得到读者-图书概率矩阵,根据属性对图书进行聚类,并对读者-图书概率矩阵进行裁切,然后,结合上下文信息,引入时间因子改进传统协同过滤算法相似度计算公式.实验表明,提出了协同过滤改进算法,能有效提升图书推荐效果.

关键词：协同过滤、推荐算法、读者、图书

所属期刊栏目：34

分类号：TP301.6(计算技术、计算机技术)

资助基金：河南省科技厅基金项目132300410445;商丘市社科规划基金项目SKG-2015-211

在线出版日期：2018-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：18-20