本文關(guān)鍵詞： 圖書推薦 三部圖 數(shù)據(jù)挖掘 推薦算法　出處：《圖書館工作與研究》2017年10期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：在大數(shù)據(jù)時代,個性化精準(zhǔn)推薦的價值愈加凸顯。在二分網(wǎng)絡(luò)推薦算法基礎(chǔ)上,本文提出引入包含用戶屬性和圖書分類信息的三部圖推薦方法。對樣本借閱數(shù)據(jù)的實驗表明,該推薦方法可以針對不同讀者提供滿足不同專業(yè)需求的借閱推薦。
[Abstract]:In big data era, the value of personalized and accurate recommendation becomes more and more prominent. On the basis of binary network recommendation algorithm. This paper proposes a three-part graph recommendation method which includes user attributes and book classification information. The experiment on sample lending data shows that this method can provide loan recommendation for different readers to meet different professional needs.
【作者單位】： 中南財經(jīng)政法大學(xué)圖書館;
【分類號】：G252

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本文編號：1493372