基于分众分类法的图书馆书目推荐系统

摘要

【目的】利用分众分类法构建用户、资源和标签的三元组关系实现图书推荐系统。【方法】利用协同过滤技术,采用余弦算法计算资源相似度,分别设计了书目权值和标签权值,利用稀疏向量的表示方法来表示输入矩阵中的每个资源来压缩稀疏矩阵存储。【结果】计算后发现书目权值主要分布在0-200的区间内,标签权值符合幂率分布。使用AP和MAP指标对比书目权值高的前20本书在本系统的相关推荐结果要优于豆瓣网。【局限】因为目前图书馆参与书目标注行为的用户数量不够,所以本文的数据是在采集图书馆的书目数据基础上获得豆瓣网上的该书所对应的用户标注数据。【结论】本研究有利于图书馆OPAC系统功能完善,利用用户标注数据了解用户需求,提供更好地个性化推荐服务。