6位置服務(wù)圖書館推薦系統(tǒng)研究-資料下載頁
2025-09-10 20:53本頁面
【正文】 用戶的歷史行為或者對物品的評分，向用戶推薦相似的物品而不是推薦用戶。本文使用 “ 基于用戶的協(xié)同過濾算法 ” 。以圖書館應(yīng)用舉例，該算法先讓目標用戶通過預(yù)設(shè)的偏好書籍的問題進行評分，得出該目標用戶偏 好書籍的特征值，并通過數(shù)據(jù)庫儲存信息找到類似的用戶，并根據(jù)歷史類似用戶評價很高的書籍對目標用戶進行推薦，實現(xiàn)智能推薦。該項算法已較高應(yīng)用于圖書館基于位置服務(wù)的推薦系統(tǒng)和機器學(xué)習(xí)中，有效地提高了圖書館推薦系統(tǒng)的性能。 [4] 三、圖書館推薦系統(tǒng)的實現(xiàn) 第 6 頁 共 6 頁 （一）系統(tǒng)架構(gòu)。該推薦系統(tǒng)分為三個模塊。定位模塊、爬蟲模塊、推薦模塊。系統(tǒng)架構(gòu)定位模塊通過在 wifi 環(huán)境中微信掃取樓層二維碼圖案返回服務(wù)器回傳回來的位置地圖信息；爬蟲模塊主要是通過在 opac 上抓取大量用戶對書籍的歷史評分一系列的數(shù)據(jù)進行相關(guān)解析 ；推薦模塊通過對用戶的偏好分析，并對各種推薦算法模型進行比較試驗，最后通過基于聚類的協(xié)同過濾算法推薦出用戶潛在喜歡的圖書。 （二）系統(tǒng)實現(xiàn)。首先，讀者通過手機微信掃取所在樓層的二維碼圖案，獲取自己的位置以及周圍的書籍集合位置圖案。然后，繼續(xù)在微信搜索框里輸入想要找的圖書，系統(tǒng)會根據(jù)用戶的位置和歷史喜好，返回給讀者目標圖書的位置以及位于讀者周圍的潛在偏好書籍的位置。 四、結(jié)語 本文提出一種基于定位的圖書推薦系統(tǒng)的具體實現(xiàn)方法，該方法綜合了二維碼定位技術(shù)以及協(xié)同過濾技術(shù)，通過先準確 定位然后對 opac 系統(tǒng)保留的大量用戶借閱歷史記錄進行分析，得到用戶的偏好，向用戶提供個性化圖書推薦服務(wù)。
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