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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(xué)為例

發(fā)布時間:2017-08-02 02:02

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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(gòu)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(yīng)用,發(fā)現(xiàn)當(dāng)Hadoop中節(jié)點數(shù)不斷增加時,計算時間不斷減少,實時響應(yīng)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(yán)重不足和推薦結(jié)果不精確的問題。
【作者單位】: 河北農(nóng)業(yè)大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【關(guān)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(xué)理工基金重點項目(ZD201407) 河北省高等學(xué)?茖W(xué)技術(shù)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(wù),成為圖書館發(fā)展中所面臨的具體任務(wù)之一。在建設(shè)智慧圖書館中,國外個性化圖書推薦服務(wù)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(guān)鍵

【相似文獻】

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3 張海玉;劉志都;楊彩;賈松浩;;基于頁面聚類的推薦算法的改進[J];計算機應(yīng)用與軟件;2008年09期

4 張立燕;;一種基于用戶事務(wù)模式的推薦算法[J];福建電腦;2009年03期

5 王晗;夏自謙;;基于蟻群算法和瀏覽路徑的推薦算法研究[J];中國科技信息;2009年07期

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7 王文;;個性化推薦算法研究[J];電腦知識與技術(shù);2010年16期

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2 唐燦;;基于模糊用戶心理模式的個性化推薦算法[A];2008年計算機應(yīng)用技術(shù)交流會論文集[C];2008年

3 秦國;杜小勇;;基于用戶層次信息的協(xié)同推薦算法[A];第二十一屆中國數(shù)據(jù)庫學(xué)術(shù)會議論文集(技術(shù)報告篇)[C];2004年

4 周玉妮;鄭會頌;;基于瀏覽路徑選擇的蟻群推薦算法:用于移動商務(wù)個性化推薦系統(tǒng)[A];社會經(jīng)濟發(fā)展轉(zhuǎn)型與系統(tǒng)工程——中國系統(tǒng)工程學(xué)會第17屆學(xué)術(shù)年會論文集[C];2012年

5 蘇日啟;胡皓;汪秉宏;;基于網(wǎng)絡(luò)的含時推薦算法[A];第五屆全國復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)學(xué)術(shù)會議論文(摘要)匯集[C];2009年

6 梁莘q,

本文編號:607113


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