基于协同过滤的图书推荐系统

摘要

在商业领域,推荐系统被广泛用于向用户推荐符合其个人偏好的产品、服务或内容。借助这一技术建立图书推荐系统可以有效提高图书馆的服务水平。所提出的图书推荐系统是使用协同过滤技术通过对具有相似阅读习惯读者的借书数据进行偏好评分计算,从而为指定读者推荐符合其偏好的图书列表。为了解决推荐系统中所存在的数据稀疏性、评分的系统偏差以及图书偏好的量化等问题,该研究采用了矩阵分解、在评分中引入偏差值以及使用带时间戳的借阅记录生成偏好量化数值等解决方法。实验结果表明该推荐系统具有较好的准确度。