【摘 要】
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为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51874074);辽宁省高等学校图书情报工作委员会基金资助项目(LTB201620)
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为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98.4%,推荐准确率为99.2%,运行时间小于0.04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务
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