基于大数据分析的公共图书馆个性化推荐系统优化
摘要
本文围绕公共图书馆个性化推荐系统展开研究,探讨如何利用大数据分析技术对其进行优化。在分析当前公共图
书馆推荐系统存在数据利用不充分、推荐精准度低、系统响应慢及缺乏个性化互动等问题的基础上,从数据采集、用户画像、
推荐算法、系统架构及隐私保护五个方面提出优化策略。通过拓展数据来源、完善用户画像、改进推荐算法、优化系统架
构及加强隐私保护等措施,旨在提升公共图书馆个性化推荐的精准度和效率,更好地满足读者需求,推动公共文化服务的
数字化发展。
书馆推荐系统存在数据利用不充分、推荐精准度低、系统响应慢及缺乏个性化互动等问题的基础上,从数据采集、用户画像、
推荐算法、系统架构及隐私保护五个方面提出优化策略。通过拓展数据来源、完善用户画像、改进推荐算法、优化系统架
构及加强隐私保护等措施,旨在提升公共图书馆个性化推荐的精准度和效率,更好地满足读者需求,推动公共文化服务的
数字化发展。
关键词
大数据分析;公共图书馆;个性化推荐;系统优化
全文:
PDF参考
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DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-376X-07-10-174040
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