1、“.....本文通过我校图书馆近十年的借阅记录，提出种新的个性化图书推荐方案，考虑读者的借阅特征以及时间相关因素，最终提高推荐精确度。该方案的核心主要分为两个部分，首先利用基于用户的协同过滤算法对推荐结果进行粗召回。第步利用特征提取算法对借阅记录进行特征好的读者又借阅了图书和，那么可以说与和存在关联关系。比如借阅了大数据相关图书的读者般还会借阅相关的图书。基于关联规则的推荐算法优点在于算法的复杂程度，因此可以深度挖掘读者的兴趣偏好，提高推荐精准度。缺点在于算法实现较为复杂，如何在成百上千万的项目中计算每个项目之间的关联规则是算法的核心和难点，因此生成个性化推荐结果较基于借阅信息的图书个性化推荐算法研究论文原稿好模型，从而预测读者对图书的评分，根据评分排序进行精确推荐......”。

2、“.....而且种类繁多，因此读者会花费大量的时间用于寻找自己感兴趣的图书。而随着图书行业的繁荣，书目与种类日益增多。传统的搜索引擎已经不能完全的满足读者对图书的辨识。因此，针对这种，或者在些大型综合考试如英语级考试前为读者推荐相关的图书。本文的核心步骤主要分为两大类利用基于用户的协同过滤算法对推荐结果进行粗召回。摘要随着出版行业日益发展，高校图书馆图书同样日益增多，然而高校图书馆目前存在个性化图书推荐不精确甚至没有个性化图书推荐的现象。本文通过我校图书馆近十年的借阅记录，提出种新的个性化图书推荐方案，考虑读者的借信息的图书个性化推荐算法研究论文原稿。目前高校图书馆的推荐系统存在以下些问题。第，推荐系统不够个性化，些高校的图书推荐模块仅仅是依靠于借阅量以及根据借阅记录基于图书本身的内容进行推荐。第，许多个性化图书推荐系统虽然采用协同过滤的技术......”。

3、“.....但是协同过滤算法本身依赖于用户对项目的评分，而大部分高校图书馆的借阅记录中都没有读者对图目前，利用机器学习技术领域中相关的有监督学习算法，可以对数据进行建模，并训练模型。最终根据兴趣偏好模型拟合推荐结果集。又叫，模型是种解决回归问题的树模型，本质是种迭代的决策树算法。该算法由多棵决策树组成，所有树的结论累加起来做最终结果。它在被提出之初就和起被认为是泛化能力较强的算法。主要有个部分组成本文的研究背景是基于高校图书馆的借阅记录，而借阅记录是表示读者兴趣偏好的直接来源。因此，如何对读者的借阅记录进行特征提取，建立兴趣偏好模型，是提高推荐精确度的关键。也是本文中推荐方案的第部分的核心。以我校图书馆的借阅数据分析，其中包括类特征信息，第类是用户的基本信息，第类是图书的特征信息，第类是关于借阅行为的特征信息。包括的特征可以整理为......”。

4、“.....因此本文实验数据采用北京市高校的图书馆借阅记录作为本文所提出方案的实验数据。数据涵盖了近年万条借阅记录，万条图书信息以及的读者信息。实验评价对于推荐领域而言，对于推荐结果的评价标准般从如下几个方面考虑推荐准确度推荐结果的多样性以及推荐结果的覆盖性等。由于本文的研究背景是面向高校读者的图书个性化推偏好模型。通过实际数据对模型进行训练，最终产生更精确的推荐结果。本文的研究背景是基于高校图书馆的借阅记录，而借阅记录是表示读者兴趣偏好的直接来源。因此，如何对读者的借阅记录进行特征提取，建立兴趣偏好模型，是提高推荐精确度的关键。也是本文中推荐方案的第部分的核心。以我校图书馆的借阅数据分析，其中包括类特征信息，第类是用户的基本信息，第类是图。的核心在于累加所有树的结果作为最终结果，而分类树的结果显然是没办法累加的，所以中的树都是回归树，不是分类树。，迭代......”。

5、“.....的核心就在于，每棵树学的是之前所有树结论和的残差，这个残差就是个加预测值后能得真实值的累加量。基于借阅信息的图书基于借阅信息的图书个性化推荐算法研究论文原稿过上述整理的特征构建读者特征矩阵，如图。值表示最终是否借阅了图书，利用读者每年的数据中第学期的和第学期的部分作为训练集，余下的部分作为测试集。建立读者偏好模型。利用偏好模型，对该推荐方案中第部分粗召回结果集进行评分拟合。按照拟合评分的排序结果，产生最终优化的推荐结果。基于借阅信息的图书个性化推荐算法研究论文原稿。提取上小节阐述了本文中推荐方案的第部分，即利用协同过滤算法对推荐结果集进行粗召回，可以对阈值进行设臵，产生大量的可能的推荐对象。而研究背景的借阅数据中，存在很多的可以描述用户兴趣偏好的特征，因此，本节阐述的是推荐方案中的第部分，即利用特征提取算法对借阅记录进行特征提取，建立用户偏好模型......”。

6、“.....最终产生更精确的推荐结果分，而对于高校图书馆，如何根据读者的借阅记录将其特征转化为对图书的评分，从而提高推荐的准确性。是本文研究的重点。同时，本文也将根据借阅记录提取与时间相关的特征，考虑时间因素，例如图书借阅的先后顺序，或者在些大型综合考试如英语级考试前为读者推荐相关的图书。本文的核心步骤主要分为两大类利用基于用户的协同过滤算法对推荐结果进行粗召回。目前，利，因此选取当前推荐领域普遍采取的评价标准，即准确度指标。准确度是当前推荐领域对推荐算法结果评价中最常用最基础也是最普遍的指标。大部分的推荐算法都采用准确度指标来衡量个推荐算法的好坏。准确度指标的原理是通过描述预测打分与用户实际打分的相似程度来评估结果。目前，对于准确度指标的衡量方法最常用的是平均绝对误差。利用特征提取算法对借阅记录进行特征书的特征信息，第类是关于借阅行为的特征信息......”。

7、“.....如图。值表示最终是否借阅了图书，利用读者每年的数据中第学期的和第学期的部分作为训练集，余下的部分作为测试集。建立读者偏好模型。利用偏好模型，对该推荐方案中第部分粗召回结果集进行评分拟合。按照拟合评分的排序结果，产生最终优化的推荐结性化推荐算法研究论文原稿。利用特征提取算法对借阅记录进行特征提取上小节阐述了本文中推荐方案的第部分，即利用协同过滤算法对推荐结果集进行粗召回，可以对阈值进行设臵，产生大量的可能的推荐对象。而研究背景的借阅数据中，存在很多的可以描述用户兴趣偏好的特征，因此，本节阐述的是推荐方案中的第部分，即利用特征提取算法对借阅记录进行特征提取，建立用机器学习技术领域中相关的有监督学习算法，可以对数据进行建模，并训练模型。最终根据兴趣偏好模型拟合推荐结果集。又叫，模型是种解决回归问题的树模型，本质是种迭代的决策树算法......”。

8、“.....所有树的结论累加起来做最终结果。它在被提出之初就和起被认为是泛化能力较强的算法。主要有个部分组成回归树基于借阅信息的图书个性化推荐算法研究论文原稿以及根据借阅记录基于图书本身的内容进行推荐。第，许多个性化图书推荐系统虽然采用协同过滤的技术，实现了个性化，但是协同过滤算法本身依赖于用户对项目的评分，而大部分高校图书馆的借阅记录中都没有读者对图书的评分这项。第，由于数据稀疏性的原因，导致些没有借阅过的或被借阅次数很少的图书无法被有效的推荐给其他人。如之前所说，协同过滤依赖于用户对物品的取，除了用户的基本特征，例如年级专业性别等信息之外，还包括了读者借阅图书的类别借阅时间点借阅时长借阅次数近段时间借阅了哪些书等特征维度。根据提取的特征对数据进行训练，确定用户的偏好模型，从而预测读者对图书的评分，根据评分排序进行精确推荐......”。

9、“.....基于内容的推荐算法，是以产生关系的项目为中心，提取项目的特征，寻找与该项目相似的其他项目推荐给用户，例如读者借阅了朱自清的散文集，可能也会对冰心的散文感兴趣。基于内容的推荐算法在图书推荐方面优点在于，不存在冷启动问题，即对新书以及新读者都比较容易产生推荐，缺点在于不够个性化，不能挖掘出读者深度的兴趣偏好。摘要随着出版行业日益发展，高信息获取的困难，出现了许多针对于个性化图书推荐系统的相关研究。推荐算法比较推荐算法比较，当前，个性化推荐方法通常采用类核心推荐算法基于关联规则的推荐算法基于内容的推荐算法基于协同过滤的推荐算法下面闡述类推荐算法的原理以及优缺点。基于关联规则的推荐算法是以关联规则为基础，研究的核心问题即项目集与其他项目集的关联关系。直观的意义就是对图书特征以及时间相关因素，最终提高推荐精确度......”。