决策树分类算法在个性化图书推荐中的应用  

Application of Desision Tree Algorithm to Personalized Recommendation Book

作　　者：马华[1] 王清[1] 韩忠东[1] 张西学[1] 郝刚[1] 

机构地区：[1]泰山医学院信息工程学院,山东泰安271000

出　　处：《软件》2012年第8期100-101,104,共3页Software

基　　金：山东省自然科学基金(ZR2009CM037);泰安市大学生科技创新引导计划(2008D1036)

摘　　要：采用数据挖掘中的决策树方法,对图书馆的图书借阅数据进行研究和分析,提出了基于读者阅读兴趣的个性化图书推荐模型。实验表明,该模型能够为新老读者有针对性地推荐新书,较好地实现了图书馆的个性化的创新服务。A personalized recommendation book model（PRBM） is proposed based on readers＇ reading interest. The PRBM uses decision tree algorithm in Data mining to analyse book borrowing data in a library. Experiments show that the PRBM can recommend new books for old and new readers according to their interest, and can offer personalized and novel service for libraries.

关 键 词：数据挖掘 决策树 个性化图书推荐 兴趣模型 

分 类 号：G250.7[文化科学—图书馆学] TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]