個性化圖書推薦系統的設計與實現.pdf

1、個性化推薦技術是一種通過對用戶信息進行數據分析、數據挖掘，運用相似度算法計算出用戶感興趣的物品，從而達到推薦效果的一門新興技術。該技術已經在電子商務、Web檢索、數字圖書館等各個領域廣泛應用。
　　一個好的個性化推薦系統必須能夠基于用戶之前的口味和喜好提供相關的精確推薦，而且這種口味和喜歡的收集必須盡量少的需要用戶勞動。推薦的結果必須能夠實時計算，這樣才能夠在用戶離開網站之前獲得推薦的內容，并且及時的對推薦結果作出反饋。實時性也是

2、推薦系統與通常的數據挖掘技術顯著不同的一個特點。
　　本文圍繞著個性化推薦技術的核心部分——個體間的相似度算法，進行研究分析，并最終設計和實現可以投入實際應用的推薦系統。因為，個體間的相似度算法是推薦技術的首要問題，也是最為關鍵的地方。本文將從相似度算法在推薦技術中的應用原理、不同算法的環(huán)境需求以及對性能的比較、最終算法的產生及評估這幾方面進行闡述，并在文中對最終的推薦系統的整體流程和幾個核心模塊進行論述分析。最后，對設計和實現中