高校新读者图书个性化推荐服务研究

摘要

[目的/意义]针对阻碍高校智慧图书馆对新读者进行图书个性化推荐的用户冷启动问题,提出一种面向新读者的高校图书馆个性化推荐方法,为智慧型高校图书馆开展图书个性化推荐服务、提高新读者借阅率提供切实可行的方案。[方法/过程]以北华大学图书馆借阅流通大数据进行数据挖掘,得出属性相似的新读者和已有读者具有相似借阅偏好的结论。然后,通过奇异值分解解决数据稀疏问题,采用基于欧氏距离的蚁群算法对新读者与已有读者聚类,搭建了新读者和已有读者之间关系的桥梁。最后将已有读者借阅的图书采取Top-N算法对新读者推荐。[结果/结论]以2017级读者为实验对象,选取了3个学院的44名读者,用所提出的算法进行了实验检验。实验结果表明新算法推荐效果显著,操作简单可行,为后续个性化推荐工作奠定了基础。