(摘要]針對目前傳統(tǒng)數(shù)字圖書館無法為用戶提供準(zhǔn)確個性的圖書推薦服務(wù)的問題，提出構(gòu)建基于協(xié)同過濾的圖書智能推薦系統(tǒng)。首先對圖書進(jìn)行聚類，構(gòu)建無缺失的圖書評價矩陣，在此基礎(chǔ)上根據(jù)讀者對相似圖書的評分預(yù)測讀者的興趣愛好，為讀者提供個性化的圖書推薦。該方法在評分?jǐn)?shù)據(jù)極端稀疏的情況下也可以為讀者作出準(zhǔn)確的圖書推薦。最后通過實驗驗證該推薦方法的有效性和實用性。
　　[關(guān)鍵詞]數(shù)據(jù)挖掘　協(xié)同過濾　圖書推薦
　　[分類號]TP311

相關(guān)熱詞搜索：協(xié)同 過濾 模型 基于協(xié)同過濾的圖書推薦模型 協(xié)同過濾 model 協(xié)同過濾算法