【摘 要】
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【目的】通过提供个性化图书推荐,丰富图书资源发现途径,增进读者对馆藏资源的了解,促进馆藏借阅,应对图书外借量下滑问题。【方法】利用Apache Mahout,通过规范化借阅历史数
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【目的】通过提供个性化图书推荐,丰富图书资源发现途径,增进读者对馆藏资源的了解,促进馆藏借阅,应对图书外借量下滑问题。【方法】利用Apache Mahout,通过规范化借阅历史数据,采用布尔型基于用户的协同过滤推荐算法,使用对数最大似然相似度计算用户相似性,生成个性化图书推荐,并嵌入OPAC读者借阅账户页面。【结果】在OPAC中嵌入个性化图书推荐列表,基于shell脚本每10天自动更新。对于没有生成推荐的用户呈现上月10本热门图书。【局限】缺乏图书评分,存在数据稀疏性问题,未能使用基于评分预测的推荐算法。【结论】系统投入运行后受到读者的关注与好评,促发了读者借阅行为,有7.5%的读者点击查看了推荐,约3.1%的读者借阅了推荐图书。
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