基于模糊聚类和模糊模式识别的数字图书馆个性化推荐研究

摘要：

为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统.通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类.根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐.实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法.

关键词：数字图书馆、个性化、推荐系统、模糊聚类、模糊识别

所属期刊栏目：36

分类号：G251(图书馆学、图书馆事业)

资助基金：江苏省创新创业训练计划项目“基于模糊决策理论的高校图书馆电子资源绩效评价模型研究”201411049037Y

在线出版日期：2016-08-01（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：52-56