基于大数据的高校图书馆推荐系统仿真研究  

Simulation study of recommendation system for university library based on big data

作　　者：张瑶[1] 陈维斌[1] 傅顺开[1] 

机构地区：[1]华侨大学计算机科学与技术学院,福建厦门361021

出　　处：《计算机工程与设计》2013年第7期2533-2541,共9页Computer Engineering and Design

基　　金：中央高校基本科研业务费专项基金项目(11J0263);华侨大学引进人才科研启动基金项目(11Y0274);福建省重大科技创新平台引进和建设基金项目(2012H2002);华侨大学科研基金项目(12HJY18)

摘　　要：通过利用华侨大学500百万条用户日志数据的实验和分析,对高校图书馆引入推荐系统进行了定性和定量的讨论包括:高校图书馆需要推荐系统,构建推荐系统的可行性方案比较和选择,协同过滤推荐算法的介绍、比较和选择,评测指标介绍,基于系统离线评测发现了基于局部近邻学习的有效性和实施相关细节讨论。讨论和相关结论所基于的实验规模是同类讨论里较大的,对院校和工业界同行有一定参考价值。Based on five millions of usage records from Huaqiao University, qualitative and quantitative discussion on the introduction of recommendation system into university library is provide： University libraries need recommendation system; the feasibility and solution; the introduction and comparison of collaborative filtering algorithms, and our selection; common evaluation metrics; local nearest neighbor search strategy could be effective; relevant details of implementation. Considering the experimental scale is tlarger among similar discussions, it is believed a valuable reference for academia and industry.

关 键 词：推荐系统 高校图书馆 协同过滤 专业推荐 日志分析 

分 类 号：TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术] G250.76[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]