图书馆知识服务新模式——个性化推荐系统问题和算法实现研究

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论述各种数字图书馆协同信息过滤个性化推荐技术、存在的问题和初步解决方法,分析基于内容的信息过滤个性化推荐的技术原理和算法实现过程。实验表明,算法相对减少了原始数据的稀疏性,在稀疏水平上能够提供更好的推荐质量。 This paper discusses the personalized recommendation techniques, existing problems and preliminary solutions of collaborative information filtering in various digital libraries, and analyzes the technical principle and algorithm implementation of personalized recommendation of information filtering based on content. Experiments show that the algorithm relatively reduces the sparseness of the original data, and can provide a better recommendation quality at the sparse level.
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