基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法研究

信息技术的广泛应用,导致网络信息快速增长,引发信息过载和混乱,使人们在搜索时难以找到有用数据,推荐系统的相关研究因此产生。基于传统搜索引擎技术的图书检索系统虽然具备高覆盖率,但无法准确反映读者偏好,导致图书推荐结果的准确率较低。针对上述问题,提出一种基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法。首先,利用关联规则算法对问卷调研数据进行挖掘,寻找读者与喜爱的图书类型之间的关联。其次,对关联规则算法挖掘出的结果进行深入分析。最后,利用贝叶斯网络建立一种个性化的图书智能推荐模型。实验结果表明,该方法提高了图书推荐结果的准确性与可靠度,且能够有效挖掘读者阅读偏好,简化图书推荐流程,达到了针对不同群体、不同种类的读者进行个性化图书推荐的目的。

Apriori算法改进及其在图书智能推荐系统中的应用

Apriori算法在运行时需多次扫描数据库,在数据库比较庞大时,则会导致运行效率降低。在设计的图书智能推荐系统中对Apriori算法进行了改进,根据读者的历史借阅行为,挖掘读者借阅图书之间的关联性,从而实现图书智能推荐。介绍了改进算法在图书智能推荐系统中的应用。

基于云计算的图书智能推荐系统研究

简要介绍了图书智能推荐系统与云计算相关概念和技术,针对目前传统图书智能推荐系统因海量数据带来的存储及推荐速度问题提出了一个基于云计算环境下的图书智能推荐系统,并对其体系架构和推荐过程进行了详细的阐述。

基于BP神经网络原理的智能图书推荐系统探究

随着数字化浪潮的不断推进,人工智能、大数据等前沿科技开始走进人们的日常生活。本文聚焦人工智能算法中的BP神经网络,提出了一种基于BP神经网络的图书推荐系统解决方案,通过对不同人群特点进行人工智能学习与训练,可推测出其阅读倾向,从而为图书馆、书店等涉及图书管理的相关单位提供智能化辅助决策。文章对BP神经网络在其他领域的应用进行了归纳和总结。

关联规则在图书智能化推荐中的应用与实现

关联规则能够发现大量数据集中数据项之间的关联性.利用这一特点将关联规则算法应用在读者历史借阅记录上,可以挖掘读者借阅图书之间的关联性.本文研究了如何运用Apriori算法挖掘读者的历史借阅记录,最后基于J2EE框架实现了图书智能推荐系统中离线关联模块的功能.

全民阅读视域下书目推荐方法的创新

随着全民阅读活动深入普及,书目推荐日益被越来越多的读者所关注。本文在分析书目推荐的内涵基础上,详细地阐述了当前各类书目推荐方法的应用现状,指出图书馆书目智能推荐系统应是书目推荐方法应用创新的方向与亮点,继续推动全民阅读视域下书目推荐方法的革新。