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综合馆
面向大数据的移动数字图书馆情境化推荐系统研究
  • 摘要

    大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出.如何从大数据中挖掘出与用户精准匹配的服务信息并及时推荐给相应用户,成为大数据时代移动数字图书馆个性化服务亟待解决的问题.本文在系统回顾相关研究进展的基础上,提出了面向大数据移动数字图书馆情境化推荐系统,通过融合用户的情境信息进行协同过滤推荐(CF),基于此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题;同时采用MapReduce的并行处理方式,以此提高大数据的并行挖掘性能.

  • 作者

    刘海鸥  陈晶  孙晶晶  张亚明  Liu Hai'ou  Chen Jing  Sun Jingjing  Zhang Yaming 

  • 作者单位

    燕山大学管理学专业博士,秦皇岛,066004/燕山大学,秦皇岛,066004/中国人民大学,河北,秦皇岛,066004

  • 刊期

    2018年9期 PKU CSSCI

  • 关键词

    大数据  移动数字图书馆  协同过滤  情境化推荐  个性化服务 

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54.82.99.169