基于2K-means算法的读者兴趣分类图书自动推荐系统设计

摘要：

为了能够满足读者的个人兴趣特点和应用需求,提出基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统设计思路.介绍了读者兴趣需求的图书自动推荐系统设计理论技术基础,包括数学挖掘、2K-means算法及UML语言.详细分析了基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统需求和性能需求,将读者的兴趣与图书类别完成聚类分析,并提取最终聚类所获结果匹配图书类别,建立读者兴趣分类图书自动化推荐模型.引入聚类算法、关联规则算法实现读者感兴趣图书规律的统计分析,从而整合读者的图书信息源并充分发现具有较大价值的信息,最终将与相似性需求相符的图书,采用电子邮件或网页方式,自动推荐给读者.该系统设计能够为读者提供可能感兴趣的图书摘要、馆藏类相关信息,且运行性能良好,具有良好的推广应用前景.

关键词：读者兴趣分类、图书自动推荐、系统设计、2K-means算法、数据挖掘、聚类分析

所属期刊栏目：43

分类号：TN850.3-34(无线电设备、电信设备)

资助基金：国家自然科学基金项目71540017

在线出版日期：2020-10-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：141-144,148