基于社会化标签的图书推荐系统模型研究

付凯丽

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基于社会化标签的图书推荐系统模型研究

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[目的/意义]从社会化标签视角探讨图书推荐系统模型.[过程/方法]分析3种主流的标签推荐模型(基于主题、网络和张量的模型)和3种标签推荐算法(基于内容、协同过滤和混合推荐算法)的优缺点,构建基于标签的图书推荐系统模型.[结果/结论]该模型由数据采集模块、数据预处理模块和协同过滤推荐模块组成,可以在一定程度上解决推荐系统中的标签语义模糊、用户兴趣多变、可扩展性差等问题,以提高图书推荐效率和准确度.

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来源
《情报探索》 |2016年第10期|80-85|共6页
作者
付凯丽;
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作者单位

天津师范大学图书馆天津300387;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类网络资源开发与利用;
关键词
社会化标签; 图书推荐系统; LDA; 协同过滤;

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