高校数字图书馆智能图书推荐系统设计

摘要：

为了实现个性化推荐的同时增加纸质书籍流通量,设计了高校数字图书馆智能图书推荐系统.系统将数据采集层数据存入MySQL数据库,并在分析层对读者进行判断,新读者按照自身的兴趣爱好进行初步推荐,老读者结合卷积神经网络算法和基于用户的协同过滤算法进行兴趣图书推荐.实验结果表明,系统具有良好的性能,可以实现个性化推荐.

关键词：卷积神经网络、协同过滤、个性化推荐、兴趣评分预测

所属期刊栏目：14

分类号：G2(信息与知识传播)

资助基金：福建省中青年教师教育科研项目GA-BP;JAT201286

在线出版日期：2022-10-21（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：124-126