本文關鍵詞：基于Item-Based協(xié)同過濾農(nóng)業(yè)高校圖書個性化推薦算法研究——以河北農(nóng)業(yè)大學為例

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【摘要】：針對高校用戶對圖書的個性化需求,運用用戶對圖書的評分,構建了基于Hadoop和Mahout的圖書推薦系統(tǒng)。通過Hadoop中分布式文件系統(tǒng)(HDFS)和Map/Reduce計算模型的應用,發(fā)現(xiàn)當Hadoop中節(jié)點數(shù)不斷增加時,計算時間不斷減少,實時響應效率得到了提高;通過對Mahout中傳統(tǒng)的Item-Based聚類協(xié)同過濾推薦算法進行改進,利用MAE值對傳統(tǒng)和改進后的協(xié)同過濾算法進行比較,發(fā)現(xiàn)圖書推薦的精度進一步提高�？傮w來說,推薦系統(tǒng)改善了傳統(tǒng)單機運行內(nèi)存嚴重不足和推薦結果不精確的問題。
【作者單位】： 河北農(nóng)業(yè)大學信息科學與技術學院;
【關鍵詞】： 高校圖書館 個性化推薦算法 協(xié)同過濾算法 大數(shù)據(jù)
【基金】：河北農(nóng)業(yè)大學理工基金重點項目(ZD201407) 河北省高等學�？茖W技術研究項目(ZD2015054)
【分類號】：G252;TP391.3
【正文快照】： 隨著圖書館事業(yè)的發(fā)展,用戶對圖書館資源的使用提出了越來越高的要求;為讀者提供有針對性的服務,成為圖書館發(fā)展中所面臨的具體任務之一。在建設智慧圖書館中,國外個性化圖書推薦服務已經(jīng)比較成熟,但國內(nèi)個性化推薦系統(tǒng)尚不完善[1]。目前國內(nèi)大部分高校圖書館都是通過輸入關鍵

【相似文獻】

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6 梁莘q，

本文編號：607113