【摘 要】
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随着科学技术的不断发展和进步,各个领域的信息与日俱增,对人们的视觉造成了极大的冲击。人们必须不断地查询和浏览才能获取自己所需要的信息。个性化推荐系统便应运而生,它能主动挖掘用户的兴趣爱好,然后将其展示给用户。在中国的高校领域,信息化、数字化管理已经成为一种趋势。图书馆每天都有大量的学生在浏览、借阅书籍,因此图书馆存储了大量学生的历史借阅数据。有效地利用这些数据,发现其中的关联,挖掘读者的阅读兴趣,
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随着科学技术的不断发展和进步,各个领域的信息与日俱增,对人们的视觉造成了极大的冲击。人们必须不断地查询和浏览才能获取自己所需要的信息。个性化推荐系统便应运而生,它能主动挖掘用户的兴趣爱好,然后将其展示给用户。在中国的高校领域,信息化、数字化管理已经成为一种趋势。图书馆每天都有大量的学生在浏览、借阅书籍,因此图书馆存储了大量学生的历史借阅数据。有效地利用这些数据,发现其中的关联,挖掘读者的阅读兴趣,为读者推荐感兴趣的书籍,提供更加优质的图书服务成为各大高校图书馆进行信息化建设的重要目标。本文主要研究内容如下:（1）介绍了开发推荐系统过程中涉及的理论知识。包括网络爬虫、数据标注与关键字提取、冷启动等,并对点击率预估算法中的GBDT（梯度提升决策树,Gradient Boosting Decision Tree）算法进行了详细的介绍。（2）使用递归特征消除算法与交叉验证相结合的方式对图书评分预测相关的特征进行选择,取不同的参数训练GBDT算法,通过实验结果分析得出最佳的参数组合,并将其用于后续的推荐模型。（3）设计并实现了一套基于点击率预估的图书推荐系统,包括详细的系统需求分析、功能分析、架构设计和数据库设计等。推荐模块会基于用户在系统中产生的行为进行商品召回,召回用户选择的标签和用户有行为的图书对应标签下的图书数据,真正实现了个性化的推荐,能够准确地向用户推荐他们感兴趣的书籍。
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