一种基于本体和位置感知的图书馆书籍推荐模型

摘要：

[目的]改善图书馆的推荐服务,帮助用户选择感兴趣的书籍资源.[方法]结合Wi-Fi室内定位技术,提出一种基于本体和具有位置感知的图书馆书籍推荐模型.通过构建书籍分类本体,结合用户偏好和区域组偏好,在考虑推荐处理触发机制问题下进行推荐.[结果]与现有综合本体和协同过滤方法相比,提出的模型在推荐精度和相关度上分别提高13.56％和21.79％,相比单纯基于内容过滤的方法,推荐结果的集合多样性提高48.03％.[局限]未讨论推荐模型中个人书籍偏好和区域组偏好的权重.[结论]本研究有利于改善图书馆的推荐服务,提供位置相关的个性化书籍推荐.

关键词：本体、基于位置的书籍推荐、组模型、图书馆构建

分类号：G202(信息与传播理论)

在线出版日期：2015-04-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：58-66