基于长短期偏好特征的图书个性化推荐系统设计

随着我国网络技术的不断发展,高校读者对于图书馆文献资源的查阅方式呈现出信息化、数字化的发展趋势。在信息云集的网络平台中,推荐系统可以帮助读者有效利用信息,快速筛选出自己期望的资源,从而提高读者的搜索效率。为此,文章利用B/S架构,设计一种图书个性化信息推荐系统的整体结构。选择STC8G1K08A型单片机作为主控芯片,基于云平台网络爬虫设计读者信息采集层,利用ZigBee技术实现图书推荐系统的无线通信功能。通过引入长短期网络模型对读者的偏好特征完成提取,以此为基础引入协同过滤算法,构建个性化信息推荐模型。实验结果表明,本研究系统的累计中断时间较短,NDCG较高,且推荐图书的精度始终高于98%。