用户信息需求与信息组织

阐述了用户信息在图书馆管理中的作用,并深入探讨用户信息的组织问题。

基于评分统计预测的协同过滤算法

针对没有考虑用户和项目的相似性,推荐精度较低的问题,提出评分统计预测模型,定义用户和项目统计信息分别表示用户个人喜好和项目品质;根据统计信息,产生符合正态分布随机数来表示项目品质评分和个人喜好的评分;最后结合两个评分建立线性回归预测模型进行评分预测,并据此设计了相关算法。实验结果表明,文章提出的算法推荐精度高于传统协同过滤算法。