基于AIS算法和Lambda的医学图书馆推荐系统构建

文中提出了一种基于人工免疫系统(AIS)算法和Lambda架构的医学图书馆智能推荐系统。该系统通过提取用户的浏览历史、阅读习惯等特征,构建用户兴趣模型。然后基于AIS算法的免疫克隆选择机制产生个性化的推荐结果。同时,系统采用Lambda架构实现了实时推荐功能。实验结果显示,与基于协同过滤的推荐系统相比,该系统的推荐精度可达73%,召回率达72%。实时推荐的延迟在毫秒级,满足图书馆用户的实时性需求。该系统为用户提供了及时、个性化的医学图书馆推荐服务,提高了图书馆利用率和读者满意度。