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基于改进的用户协同过滤算法的高校个性化图书推荐系统
基于改进的协同过滤算法的高校个性化图书推荐系统
摘要：随着互联网技术的发展，个性化推荐系统在各个领域得到了广泛的应用，尤其在图书推荐领域。本文将介绍一个基于改进的协同过滤算法的高校个性化图书推荐系统。该系统通过分析用户的阅读行为和偏好，利用协同过滤算法生成用户间的相似度矩阵，从而为每个用户推荐个性化的图书。
1.引言
随着社会的发展和人们阅读需求的增加，高校图书馆需要更好的服务用户的需求。个性化图书推荐系统在此方面发挥了重要的作用。传统的图书推荐系统主要采用基于内容的推荐或基于协同过滤的推荐算法。然而，传统的协同过滤算法存在着冷启动问题和数据稀疏问题。为了解决这些问题，本文提出了一个基于改进的协同过滤算法的高校个性化图书推荐系统。
2.相关工作
基于协同过滤的图书推荐系统是目前应用最广泛的推荐算法之一。该算法不需要对用户和图书进行特征分析，而是通过分析用户间的行为和偏好来进行推荐。然而，传统的协同过滤算法存在着冷启动问题和数据稀疏问题。为了克服这些问题，研究者们提出了许多改进的算法，如基于用户的协同过滤算法、基于项的协同过滤算法等。
3.系统设计
本文提出的高校个性化图书推荐系统主要包括数据采集、数据预处理、相似度计算和推荐生成四个模块。首先，系统通过采集用户阅读行为和图书信息来获取数据。然后，对数据进行预处理，包括数据清洗、特征提取等。接下来，系统利用改进的协同过滤算法计算用户间的相似度矩阵。最后，根据用户的偏好和相似度矩阵为每个用户生成个性化的图书推荐。
4.算法改进
本文提出的协同过滤算法改进主要包括两部分：相似度计算和推荐生成。相似度计算部分采用基于用户的协同过滤算法，并通过引入用户行为的权重来提高算法的准确性。推荐生成部分采用基于项的协同过滤算法，并利用用户的相似度矩阵来进行推荐。
5.实验与评估
为了评估本文提出的高校个性化图书推荐系统的性能，本文采用了一个实际的高校图书馆数据集进行实验。实验结果表明，本文提出的系统在准确性和覆盖率等指标上都有明显的提高。
6.结论与展望
本文提出了一个基于改进的协同过滤算法的高校个性化图书推荐系统。该系统通过分析用户的阅读行为和偏好，利用协同过滤算法生成用户间的相似度矩阵，并为每个用户推荐个性化的图书。实验结果表明，该系统具有较高的准确性和覆盖率。然而，该系统还存在一些问题，如冷启动问题和数据稀疏问题，需要进一步研究和改进。
关键词：个性化推荐；协同过滤算法；相似度计算；推荐生成；高校图书馆