针对高校图书推荐存在数据稀疏性和推荐结果质量不高的问题,提出了一种基于协同过滤的高校图书推荐算法.该算法利用图书分类号代替具体图书,应用改进的布尔型相似度计算方法,根据学院分组计算用户相似度,解决了数据稀疏性问题,提高了算法效率.通过定义课程计划、用户兴趣域和流行图书的影响力,建立了图书类别的评价模型.根据类别评价确定各类别推荐数量,提高了推荐结果的质量和多样性.实验结果表明,算法能够有效识别用户感兴趣的图书类别,并且图书推荐质量更好.
岭南师范学院学报
2016年6期
