智能图书系统中的个性化推荐①.PDFVIP

计 算 机 系 统 应 用 2016 年 第 25 卷 第 9 期 ① 智能图书系统中的个性化推荐 1 1 2 乔亚飞 , 张 霞 , 张文博 1(武汉大学 印刷与包装系, 武汉 430079) 2(广州博冠信息技术有限公司, 广州 510000) 摘 要: 互联网时代的到来造成知识的“过度”传播, 知识点的分散和无组织使得有系统学习要求的用户无从下手, 用户对专业知识的查找、学习变得困难, 如何面向用户实现个性化的知识推荐是智能图书系统中需要解决的关键 问题之一. 本文利用上下文偏好提取技术, 获取用户的兴趣度. 在基于用户的协同过滤推荐算法和基于项目的协 同过滤推荐算法的基础上引入时间加权因子, 较好地解决了对新用户推荐时产生的“冷启动” 问题, 实现了服务推 荐结果的个性化. 关键词: 智能图书; 协同过滤推荐算法; 时间加权; 上下文信息 Personalized Recommendation in Smart Books Sysmtem 1 1 2 QIAO Ya-Fei , ZHANG Xia , ZHANG Wen-Bo 1(School of Printing and Packaging, Wuhan University, Wuhan 430079, China) 2(Guangzhou BOSMA IND Co.LTD, Guangzhou 510000, China) Abstract: The advent of the era of the Internet causes the “excessive” of knowledge dissemination, knowledge fragment and disorganization makes users who have requirements of a systematic study difficult to know how to start. How to realize personalized knowledge recommendation for users is one of the key problems to be solved in the intelligent library system. This paper uses the context preference extraction technology to obtain the users’ interest. And it introduces weighted factor based on the intelligent library system as an example in the user-based collaborative filtering recommendation algorithm and the collaborative filtering recommendation algorithm, it better solves “cold start” in the recommendation to new users as, implements the service of personalized recommendation results. Key words: smart books; collaborative filtering; time weighted; the context information 在网络快速发展的背景下, 如何将知识以一种更 知识结构体系. 传统的协同过滤算法由于没有相关的 有效率、更全面的方式组织起来, 供不同需求的人进 用户数据和上下文信息,