高校图书馆读者阅读轨迹可视化绘制及智慧化推送APP的设计实践

随着科学技术的不断进步,物联网、人工智能、RFID、云计算、大数据、数据挖掘等技术也在不断发展,智能城市和智慧高校的建设在逐步向前推进,智慧图书馆的发展也在不断加快。在这样的背景下,高校图书馆的阅读和推广工作也朝着可视化和智能化的方向发展。基于此,文中主要对高校图书馆读者阅读轨迹可视化绘制及智慧化推送APP设计的相关内容进行了探析,以供参考。

基于改进的隐马尔可夫模型的新闻推荐算法

推荐系统已经应用到各行各业中,新闻推荐也应运而生。用户在阅读新闻时一般是时间序列的形式,然而,传统的新闻推荐算法很少考虑用户浏览行为的时间序列特征。因此,它并不能有效地预测用户阅读的下一篇新闻。针对这一问题,将隐马尔可夫模型融入到新闻推荐算法中,根据用户的阅读轨迹,找到用户下一时刻阅读概率最高的新闻。在此基础上,加入状态驻留时间元素,将隐马尔可夫模型的五元素扩展为六元素,以此来提高推荐准确度。为证明解决方案的有效性,与其他的新闻推荐算法进行了对比,结果显示论文算法在F1指标上约提高了14%。