高校數(shù)字圖書館用戶推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、針對(duì)高校數(shù)字圖書館環(huán)境下存在的信息過載問題,傳統(tǒng)信息服務(wù)已不能滿足用戶需求,提出應(yīng)用電子商務(wù)推薦技術(shù)以解決此問題。本文闡述了高校數(shù)字圖書館特殊的系統(tǒng)環(huán)境,給出了劃分用戶角色的方法,通過深入分析高校數(shù)字圖書館用戶的信息需求特征,提出以加權(quán)的偏好函數(shù)來表達(dá)用戶偏好模型,結(jié)合一定的推薦策略,得到基于用戶行為與角色約束的改進(jìn)協(xié)同過濾推薦算法。并以此為基礎(chǔ),構(gòu)造了高校數(shù)字圖書館的用戶推薦系統(tǒng)原型。本文主要研究工作如下:
　　(1)對(duì)推薦系統(tǒng)

2、相關(guān)理論進(jìn)行綜述分析,指明了應(yīng)用的可行性。介紹了國內(nèi)外有關(guān)個(gè)性化服務(wù)、推薦系統(tǒng)和高校數(shù)字圖書館的發(fā)展,探討了推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)、主流算法和推薦系統(tǒng)評(píng)價(jià)問題。
　　(2)以管理信息系統(tǒng)的需求分析方法,進(jìn)行系統(tǒng)環(huán)境分析、用戶分析、系統(tǒng)業(yè)務(wù)分析以及系統(tǒng)的優(yōu)化分析。提出以學(xué)科專業(yè)屬性劃分用戶角色,通過信息需求四層次模型指明用戶存在著難以表達(dá)的隱性化信息需求,驗(yàn)證了個(gè)性化信息推薦服務(wù)的必要性。通過混合式提取偏好,并以偏好類別劃分因子C和偏好

3、的時(shí)間衰減因子T的加權(quán)偏好函數(shù),構(gòu)建了適用于高校環(huán)境下的用戶偏好模型。結(jié)合系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求分析,最終產(chǎn)生推薦系統(tǒng)在高校數(shù)字圖書館的運(yùn)營內(nèi)容。
　　(3)在系統(tǒng)設(shè)計(jì)中,考慮了以用戶行為修正 I-U評(píng)分矩陣,提出以角色權(quán)重系數(shù) K約束最近鄰的計(jì)算,產(chǎn)生改進(jìn)的協(xié)同過濾推薦算法,并以實(shí)驗(yàn)表明有效性。通過推薦流程的設(shè)計(jì)和分析,構(gòu)造基于Taste的推薦引擎,得到了系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)。
　　(4)以原型法分析說明了系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)效果,以Apache