基于用户画像的高校图书馆个性化图书推荐研究

摘要

个性化推荐服务是高校智慧图书馆的建设重点,基于此,提出了图书推荐系统整体架构.首先从读者的属性、行为、兴趣等标签维度构建用户画像模型,其次考虑读者认知能力存在差异化的特点,将读者按照不同的身份类型划分,再结合基于协同过滤、内容及属性相似度的混合推荐算法进行图书推荐.最后,通过Hadoop大数据平台向目标读者推荐TOP-N图书,实验结果表明,基于该架构模型的图书推荐系统的推荐准确度高,并且有效缓解了推荐系统的冷启动问题.