融合圖書屬性和用戶借閱行為分析的自適應(yīng)圖書推薦研究

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摘 要 研究針對協(xié)同過濾推薦存在的矩陣稀疏性和冷啟動問題，提出一種融合圖書屬性和用戶借閱行為的自適應(yīng)圖書推薦方法，旨在提高圖書推薦系統(tǒng)的精度和效果。通過量化用戶的借閱行為并結(jié)合圖書的屬性信息，設(shè)計了一種新的用戶相似性度量和評分預(yù)測模型。首先，根據(jù)用戶借閱類型、用戶類型及借閱時長對用戶行為進(jìn)行量化，然后建立“用戶-圖書”借閱關(guān)系模型和“圖書-圖書屬性”關(guān)系模型。（剩余12614字）