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协同过滤算法在个性化推荐系统中的研究协同过滤算法在个性化推荐系统中的研究摘要：个性化推荐系统旨在根据用户的兴趣和行为特征，提供个性化的推荐结果。
而协同过滤算法是个性化推荐系统中最经典且有效的算法之一。
本文将从协同过滤算法的原理、推荐模型、优缺点以及在个性化推荐系统中的应用等方面进行探讨。
一、引言随着互联网的不断发展，信息爆炸的时代已经到来。
用户在面对海量的信息时，往往无法快速准确地找到自己感兴趣的内容。
为了解决这一问题，个性化推荐系统应运而生。
个性化推荐系统通过分析用户的历史行为数据，运用推荐算法，为用户提供符合其个性化需求的推荐结果。
而协同过滤算法则是个性化推荐系统中应用最广泛、效果最好的算法之一，本文将系统地介绍协同过滤算法在个性化推荐系统中的研究。
二、协同过滤算法的原理协同过滤算法的核心思想是通过收集用户的行为数据，比如浏览历史、购买记录、评论等，找到相似的用户或物品，然后根据相似度对用户进行推荐。
协同过滤算法主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。
基于用户的协同过滤算法，首先通过计算用户之间的相似度，找到和目标用户兴趣相似的人群，然后将这些相似用户的喜好进行汇总，推荐给目标用户。
基于用户的协同过滤算法简单直观，但存在冷启动问题，即对于新用户推荐效果不佳。
基于物品的协同过滤算法，通过计算物品之间的相似度，找到和目标物品类似的物品进行推荐。
该算法不依赖于用户之间的相似度，因此对于新用户可以直接进行推荐，但需要解决物品冷门问题。
三、协同过滤算法的推荐模型协同过滤算法有多种推荐模型，常见的有基于相似度的算法（如余弦相似度、皮尔逊相似度）、基于邻域的算法（kNN）以及矩阵分解算法（如SVD、ALS）等。
这些算法通过计算用户-物品之间的相似度或关联度，找到相似的用户或物品进行推荐。
四、协同过滤算法的优缺点协同过滤算法具有以下优点：1. 简单易实现：协同过滤算法的原理直观，易于理解和实现。
个性化推荐系统中的协同过滤算法研究随着互联网的快速发展，人们面对大量的信息和产品选择，个性化推荐系统成为帮助用户发现自己感兴趣内容的重要工具。
协同过滤算法是其中一种常用的推荐算法，通过分析用户行为和利用用户间的相似性来预测用户的喜好和需要，从而向其推荐相关内容。
一、协同过滤算法概述协同过滤算法是一种基于用户行为的推荐算法，主要分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种方式。
基于用户的协同过滤算法通过寻找和当前用户兴趣相似的其他用户，将这些用户喜欢的物品推荐给当前用户。
而基于物品的协同过滤算法则是通过分析用户对物品的评分或购买行为，找到与当前物品相似的其他物品，将相似物品推荐给用户。
二、协同过滤算法的优势协同过滤算法具有以下几个优势：1.灵活性：协同过滤算法适用于不同类型的推荐系统，无论是音乐、电影、新闻还是在线购物平台，都可以使用协同过滤算法进行个性化推荐。
2.准确性：协同过滤算法通过分析用户的行为和利用用户间的相似性，可以提供较为准确的推荐结果。
3.可扩展性：协同过滤算法适用于大规模的用户和物品数据集，具有较好的可扩展性。
三、协同过滤算法的关键问题1.数据稀疏性：在实际应用中，用户观看、评分或购买的物品通常只占整个物品集的很小一部分，导致用户-物品评分矩阵非常稀疏。
这就使得个性化推荐面临着如何从有限的用户行为数据中发现用户之间的相似性和物品之间的相似性这一关键问题。
2.冷启动问题：当一个新用户加入系统或一个新物品上线时，缺乏与其相关的用户行为数据。
这就使得协同过滤算法难以确定新用户或新物品的特征和兴趣，从而影响了推荐效果。
3.算法的可解释性：协同过滤算法是一种黑盒算法，难以直观解释推荐结果的原因，这对于用户来说缺乏可信度和可接受性。
四、改进协同过滤算法的方法为了克服协同过滤算法中的问题，研究者们提出了一系列的改进方法，以下是常用的几种方法：1.基于领域的协同过滤算法（ItemCF）：基于物品的协同过滤算法通过计算物品之间的相似度，然后根据用户的历史行为和与之相似的物品给用户推荐物品。
基于协同过滤算法的图书推荐系统研究随着互联网技术的发展，人们的阅读习惯也发生了改变，越来越多的人开始选择在网上阅读图书。
在这个大数据时代，如何利用海量的图书数据为读者提供更好的阅读体验成为了一个重要的问题。
而图书推荐系统正是一种能够解决这个问题的有效工具。
一、图书推荐系统的定义图书推荐系统是一种通过分析用户历史阅读记录和喜好来推荐其可能感兴趣的图书的算法系统。
它可以通过对大量用户的阅读行为和数据积累进行分析，找出用户的阅读喜好，从而为用户推荐更加符合其喜好的图书，实现个性化推荐。
二、协同过滤算法的原理在图书推荐系统的实现中，协同过滤算法是一种常用的推荐算法。
该算法的原理是通过分析用户的历史阅读行为以及多个用户之间的相似度，来推荐将来可能会感兴趣的图书。
具体来说，协同过滤算法将用户看作状态矩阵中的每一个元素，同时将物品也看作状态矩阵中的每一个元素。
在此基础上，通过对用户历史阅读记录和物品属性进行分析，协同过滤算法可以计算出每个用户之间的相似度，在此基础上为用户推荐感兴趣的图书。
三、协同过滤算法的应用协同过滤算法在图书推荐系统中的应用非常广泛。
以亚马逊图书推荐系统为例，该系统通过对用户历史购买记录和浏览记录的分析，为用户推荐与其购买记录相似的图书。
此外，国内的一些大型图书网站，如当当网、京东图书等也广泛应用协同过滤算法，通过对用户的历史阅读行为和浏览记录进行分析，为用户推荐与其兴趣相似的图书。
四、协同过滤算法存在的问题及解决方法虽然协同过滤算法在图书推荐系统中的应用非常广泛，但是该算法也存在着一些问题。
首先，协同过滤算法需要评估每个用户之间的相似度，这就需要耗费大量的计算资源。
此外，协同过滤算法仅能够基于历史行为数据进行推荐，且无法理解用户行为背后的动机及其隐含需求。
针对这些问题，一些研究者提出了相应的解决方案。
例如，通过引入深度学习技术，可以大幅度提高协同过滤算法的准确性和效率；通过对用户人口统计学数据和行为数据的联合分析，可以更好地理解用户行为背后的动机和需求。
基于协同过滤算法的个性化推荐系统分析个性化推荐系统是近年来互联网行业中备受关注的一个热门领域。
而其中基于协同过滤算法的个性化推荐系统更是备受推崇。
本文将对基于协同过滤算法的个性化推荐系统进行分析，探讨其原理、优势和不足之处。
我们来了解一下什么是协同过滤算法。
简单来说，协同过滤算法是一种根据用户行为和偏好，通过挖掘用户间的共同兴趣，来推荐给用户他们可能感兴趣的物品。
协同过滤算法主要有两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
基于用户的协同过滤算法是通过找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些用户的行为推荐物品给目标用户。
这种方法的主要优势是简单易实现，适用于用户数较多的场景。
然而，也存在一些问题，比如用户兴趣的动态变化和冷启动问题。
基于物品的协同过滤算法则是通过找到与用户已经喜欢的物品相似的其他物品，然后推荐给用户。
相比于基于用户的协同过滤算法，这种方法更容易解决用户兴趣动态变化和冷启动问题。
但与此同时，由于需要计算物品之间的相似度，其实现较为复杂。
基于协同过滤算法的个性化推荐系统有以下几点优势。
它可以利用用户的历史行为和偏好，为用户提供个性化的推荐结果，增加用户的满意度和粘性。
协同过滤算法具有一定的智能性，能够根据用户的反馈不断学习和优化推荐结果。
该算法可以适用于各种类型的物品推荐，如电影、音乐、商品等。
然而，基于协同过滤算法的个性化推荐系统也存在一些不足之处。
协同过滤算法在用户数较多、物品数较多的情况下，计算复杂度随之增加，影响系统的实时性。
它也容易受到数据稀疏和冷启动问题的影响，导致推荐结果不够准确和完善。
基于协同过滤算法的推荐结果还容易受到群体行为的影响，缺乏个性化的精准度。
为了改进和优化基于协同过滤算法的个性化推荐系统，研究者们提出了一些解决方案。
一种常见的方法是使用机器学习算法，如深度学习、强化学习等，来提高推荐系统的准确度和效果。
利用用户的社交网络信息、位置信息等个人特征，可以更好地了解用户的兴趣和偏好，从而提高推荐的精准度。
面向个性化推荐的图书协同过滤算法研究个性化推荐已经成为了电商、社交媒体以及内容平台的重要功能，它能有效地提高用户体验，并帮助用户发现感兴趣的内容。
在众多个性化推荐算法中，图书协同过滤算法因其有效性和简单性而备受关注。
本文将研究面向个性化推荐的图书协同过滤算法，探讨其原理、优化策略和实现方式。
图书协同过滤算法基于用户行为数据和物品（图书）属性，通过分析用户的历史行为和兴趣，来为用户推荐具有相似兴趣的图书。
它基于两个基本假设：用户对图书的评分与其兴趣程度成正比，用户的兴趣与与其具有相似兴趣的其他用户兴趣的相似程度成正比。
首先，图书协同过滤算法通过计算用户之间的兴趣相似度来找到相似用户。
兴趣相似度可以使用余弦相似度、皮尔逊相关系数等进行度量。
然后，对于目标用户，根据与其兴趣最相似的用户的行为数据，推荐目标用户对应图书之外的图书。
推荐的图书通常是那些被相似用户评分高、但目标用户还未看过的图书。
为了提高图书协同过滤算法的推荐精度，需要采取一些优化策略。
首先，引入隐反馈信息，将用户行为数据分为显性反馈（如评分、收藏）和隐性反馈（如点击、浏览）。
隐反馈信息可以更准确地反映用户的兴趣。
其次，采用加权协同过滤算法，给用户行为数据附加不同的权重值，提高相似度计算的准确性。
另外，考虑冷启动问题，在用户行为数据不足时，通过引入图书的属性信息或利用其他特征进行推荐。
图书协同过滤算法有多种实现方式。
其中，基于内存的协同过滤算法是最简单和常见的方法。
它通过构建用户-图书评分矩阵，计算用户之间的相似度，并根据相似度为用户进行图书推荐。
此外，基于模型的协同过滤算法，如矩阵分解算法，通过将用户-图书评分矩阵分解为两个低维矩阵，学习到用户和图书的潜在特征向量，从而进行推荐。
此外，还可以利用深度学习方法，如卷积神经网络和循环神经网络，处理图书的文本信息和用户的行为序列信息，提高推荐精度。
面向个性化推荐的图书协同过滤算法虽然具有很多优点，但也存在一些问题。
基于协同过滤算法的推荐系统研究第一章：绪论1.1 问题的提出随着互联网技术的快速发展，互联网已成为人们获取信息、进行社交等的主要方式。
相应的，互联网服务也在不断发展，人们越来越需要基于个性化推荐的服务。
例如，在电商平台上，用户会根据自己的喜好、购买记录等，得到相关的商品推荐，增强了购物体验。
而协同过滤算法便成为基于个性化推荐的重要算法之一。
1.2 研究目的本文的研究目的是设计、实现一个基于协同过滤算法的推荐系统，并对其进行评估与优化，提高其效率和推荐准确度。
1.3 论文结构本论文共分为四个章节。
第一章是绪论，主要介绍了问题的提出、研究目的以及论文结构。
第二章是推荐系统的基本原理，介绍了推荐系统的几种类型及其特点、协同过滤算法的基本原理等。
第三章是基于协同过滤算法的推荐系统设计与实现，包括数据集的准备、数据预处理、算法实现等。
第四章是推荐系统的评估与优化，通过对比实验、调参等方法，提高推荐准确度。
第二章：推荐系统的基本原理2.1 推荐系统类型根据推荐对象的不同，推荐系统可分为三种类型：基于内容的推荐系统、基于协同过滤的推荐系统和混合推荐系统。
基于内容的推荐系统是根据物品的特征等内容信息，为用户推荐相似的物品。
例如，在阅读新闻网站时，系统会根据用户所阅读的新闻分类、标题、正文等信息，推荐同类别的新闻。
基于协同过滤的推荐系统则是通过用户行为信息（如历史点击、购买记录等）以及对物品的评分信息，为用户推荐相似的物品或者对当前物品的评分。
混合推荐系统则是综合了两种方法，旨在克服单一推荐方法的局限性，提升推荐准确度。
2.2 协同过滤算法原理协同过滤算法是推荐系统中的一种方法，其原理是通过对用户的历史行为数据（例如点击、购买、评分等）进行分析，找出与当前用户兴趣相似的一组用户或与当前物品相似的一组物品，从而给当前用户推荐物品。
协同过滤算法可分为基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法两种。
其中，基于用户的协同过滤算法是将用户与其他用户之间的相似性作为衡量，找出与目标用户相似的一组用户，他们喜欢的物品可以作为推荐给目标用户的物品。
基于协同过滤的个性化推荐系统研究一、引言个性化推荐系统是近年来信息技术领域的热门研究方向之一。
随着互联网的普及和信息爆炸式增长，用户面临着海量的信息，如何从中筛选出符合个人兴趣和需求的内容成为了亟待解决的问题。
协同过滤是一种常用且有效的个性化推荐方法，可以根据用户的历史行为和与其他用户的相似性来进行推荐。
本文将对基于协同过滤的个性化推荐系统进行研究和探讨。
二、基本原理协同过滤是一种基于用户行为的推荐算法，它假设用户的兴趣与其相似的用户是一致的。
该方法通过建立用户-物品评分矩阵来描述用户对物品的评价，然后根据用户之间的相似性来进行推荐。
具体而言，协同过滤分为两种类型：基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
1. 基于用户的协同过滤基于用户的协同过滤是根据用户对物品的评分来计算用户之间的相似性。
首先，建立用户-物品评分矩阵，其中每个元素表示一个用户对一个物品的评分。
然后，根据评分矩阵计算用户之间的相似性，常用的相似性度量方法有欧氏距离、皮尔逊相关系数等。
最后，根据相似用户的评分情况，预测目标用户对未评分物品的评分，从而进行推荐。
2. 基于物品的协同过滤基于物品的协同过滤是根据物品之间的相似性来进行推荐。
首先，建立物品-用户评分矩阵，其中每个元素表示一个物品被用户评分的情况。
然后，根据评分矩阵计算物品之间的相似性，常用的相似性度量方法有余弦相似度、杰卡德相似系数等。
最后，根据用户对已评分物品的评分情况，预测目标用户对未评分物品的评分，从而进行推荐。
三、算法改进基于协同过滤的个性化推荐系统存在一些问题，如稀疏性问题和冷启动问题。
为了解决这些问题，研究人员提出了一系列的算法改进方法。
1. 隐语义模型隐语义模型是一种通过降维的方式来解决稀疏性问题的方法。
该模型将用户-物品评分矩阵分解为两个低维矩阵，一个矩阵描述用户和隐含的兴趣特征之间的关系，另一个矩阵描述物品和隐含的特征之间的关系。
通过降维，可以减少矩阵的维度，从而提高推荐的准确性和效率。
基于协同过滤推荐算法的个性化推荐系统研究第一章：引言个性化推荐系统是一种基于用户个性化需求，自动为用户推荐杂志、文章、电影、音乐等给用户感兴趣的内容的一种软件系统，广泛应用于电子商务、社交网络、电影、音乐等领域。
在信息爆炸的时代，个性化推荐系统为用户提供了一个更加智能化、高效的信息查找方式。
协同过滤推荐算法是目前最受欢迎的推荐算法之一。
它通过分析用户与物品的共现矩阵来发现相同的兴趣爱好，然后为用户推荐与之相关的物品。
本文将重点研究基于协同过滤推荐算法的个性化推荐系统。
第二章：个性化推荐系统概述个性化推荐系统按照推荐方式分为基于内容的推荐系统和协同过滤的推荐系统。
前者通过实际的内容信息为用户提供推荐，而后者通过利用用户个人数据进行推荐。
本文将主要讨论后者。
协同过滤推荐算法可划分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
前者通过用户评级矩阵来发现相似的用户，并且为用户推荐这些相似用户的物品；后者通过物品评级矩阵来发现与用户评级矩阵相关的物品，并为用户推荐这些物品。
本文将主要探讨基于用户的协同过滤推荐算法。
第三章：协同过滤推荐算法详解协同过滤推荐算法可分为两个阶段：初始阶段和迭代阶段。
在初始阶段，从用户评级矩阵，并且对于每个用户，将这个用户评级过的所有物品找到。
对于迭代阶段，在每次迭代时将每个用户对于该物品的评级与该用户与其他用户之间的相似度相乘，并且计算每个用户对每个物品评级的加权平均分数。
这个加权平均分数就是对用户对每个物品的预测评分。
在计算两个用户之间的相似度时，通常使用余弦相似度来进行计算。
该相似度计算更加准确，因为我们这里面假设评级矩阵是一个大多数是稀疏的矩阵。
第四章：算法实现在基于协同过滤的个性化推荐系统实现中，需要完成以下步骤：①数据集的处理。
数据集应当包含用户评级数据和物品的评级数据。
数据集应当经过预处理，如数据标准化等；②相似度矩阵的计算。
通过计算用户之间的相似度，并对相似度矩阵进行优化和过滤，可以保证系统的快速响应；③预测评分的计算。
基于协同过滤的图书推荐算法研究中期报告第一部分：研究背景和目的1.1 研究背景随着互联网的快速发展，图书推荐系统已经成为互联网书店和数字图书馆等领域不可或缺的一部分。
推荐系统可以推荐给用户符合其兴趣和口味的图书，提高用户的浏览和购买体验。
协同过滤(Collaborative Filtering)是推荐系统领域最为常见的技术之一，因具有较高的精度和可扩展性而备受研究者关注。
协同过滤基于用户行为数据，通过分析用户的历史行为（如阅读、评分等）来给用户推荐相似的图书，提高了推荐算法的精度和实用性。
1.2 研究目的本研究的目的是通过实现一个基于协同过滤的图书推荐系统，探讨协同过滤技术在图书推荐领域中的应用和优化。
第二部分：研究方法和步骤2.1 研究方法本研究采用以下研究方法：（1）文献调研收集图书推荐算法方面的文献资料，了解协同过滤算法的特点、原理以及应用。
（2）数据预处理和特征提取收集与图书有关的用户行为数据，如用户的阅读记录、评分记录等，并对数据进行预处理和特征提取，用于后续的算法模型训练。
（3）算法设计和实现设计和实现基于协同过滤的图书推荐算法模型，包括用户相似度计算、图书相似度计算以及推荐结果生成等步骤。
（4）实验验证利用收集的数据集对所设计的算法模型进行实验，探讨算法模型的准确率和效果。
2.2 研究步骤（1）收集图书推荐算法方面的文献资料，了解协同过滤算法的特点、原理以及应用。
（2）根据收集的数据集，进行数据预处理和特征提取，得到符合算法模型训练要求的数据。
（3）设计和实现基于协同过滤的图书推荐算法模型。
（4）利用所收集到的数据集对算法模型进行实验验证，调整和优化算法模型，以得到更好的推荐结果。
（5）分析实验结果和所提出算法模型的优缺点，对算法模型进行改进和扩展。
第三部分：预期结果和意义3.1 预期结果（1）实现基于协同过滤的图书推荐算法模型，并对模型进行实验验证。
（2）评估算法模型的准确率和效率，探讨协同过滤算法在图书推荐领域中的应用和优化。
基于协同过滤的图书推荐系统研究随着数字化时代的到来，越来越多的人选择在互联网上购买图书，不仅省去了外出购买的麻烦，而且可以更方便地获取到自己需要的书籍。
然而，在如此多的图书信息当中，如何推荐给用户他们感兴趣的书籍，是一个十分关键的问题。
因此，基于协同过滤的图书推荐系统得到了快速发展，成为了借助计算机算法进行图书推荐的重要手段。
本篇文章将从协同过滤算法的原理、图书推荐系统的设计与实现、推荐效果评估等方面进行探讨。
一、协同过滤算法原理协同过滤算法是一种基于用户喜好行为相似性的推荐算法，在推荐系统中得到广泛应用。
该算法的核心思想是根据用户与物品之间的交互行为来推荐给用户他们可能感兴趣的物品。
在具体实现中，协同过滤算法又可分为基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤两种。
基于用户的协同过滤算法原理为：对于某一用户，通过与其他用户共同喜好的物品来找到兴趣相似的用户，然后推荐这些用户所喜欢的物品给该用户。
具体实现方法是基于用户兴趣历史记录的相似度计算，通过比较两个用户的各个兴趣点之间的相似度来确定他们是否有相似的兴趣，并进一步根据这个相似度来进行推荐。
而基于物品的协同过滤算法原理为：对于某一物品，根据用户喜爱该物品的程度来找到与该物品相似的其他物品，然后推荐这些相似物品给用户。
具体实现方法是通过对每个物品进行相似度计算，根据各个物品与待推荐物品的相似程度来进行推荐。
二、图书推荐系统的设计与实现在协同过滤算法的基础上，图书推荐系统的设计可以分为数据处理、推荐模型选择、推荐结果生成等方面。
1. 数据处理数据处理是任何一个推荐系统的核心。
在图书推荐系统中，数据处理包括用户数据和图书数据的获取和预处理。
对于用户数据，按照用户的个人信息、兴趣偏好、历史购买记录等进行归纳整理；对于图书数据，则按照图书的基本信息、出版社、作者、标签、收藏、评价等信息进行分类整理。
需要注意的是，图书数据获取是一个非常复杂且需要时间成本的过程，需要考虑如何提高数据处理的效率和精准度。
基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统研究作者：肖斌徐佳庆张宇洋来源：《电脑知识与技术》2016年第27期摘要：针对高校数字图书馆对读者需求信息挖掘不足，无法主动为读者提供个性化图书推荐服务的问题。
该文引入所罗门学习风格量表，多维度、全方位的构建读者特征模型，并提出基于随机算法与协同过滤推荐算法的混合推荐算法。
首先，读者通过数据量表测试得到其学习风格，然后根据读者的浏览矩阵，在同种学习风格的用户群体中进行用户之间的相似度计算，最后采用Top-N的策略向用户进行图书推荐，为读者提供符合其个性特征的图书。
实验结果表明，应用该算法能有效提高系统的推荐质量，达到良好的推荐效果。
关键词：协同过滤；图书推荐系统；个性化推荐；混合算法；学习风格量表中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2016）27-0155-04Abstract：Aiming at the problem of digital library in Colleges and universities lack of reader demand information mining， unable to provide personalized book recommendation service for readers. In this paper， we introduce the Solomon learning style scale， multiform dimension，construction of a full range of readers feature model， and puts forward a hybrid recommen-dation algorithm based on the random algorithm and user based collaborative filtering . Firstly， the reader by amount of data scale test get their learning style， then according to the readers browsing matrix，in the same learning style of the user groups of users between similarity calcu-lation， finally adapt the top-N strategies to recommend books to users， provide the reader with the book that satisfies their personalized need.Experimental results show that the proposed algo-rithm can effectively improve the quality of the recommend system and perform significantly better.Key words：collaborative filtering； book recommendation system； personalized recommendation； hybrid algorithm； learning style scale1 概述如今，高校图书馆的图书储量非常丰富，但是，读者想要准确快速找到符合自己个性化需要的图书资源却比较困难。
一方面，信息资源过于庞大，检索信息需要花费很大的时间和精力，另一方面，用户的个性化需求也不尽相同，难以满足所有用户的实际需求。
如何利用现代信息技术满足读者在学习生活中的个性化需求是当前高校图书馆一个亟待解决的问题。
通过对海量的信息进行数据挖掘，同时基于挖掘出的知识开展个性化的图书推荐是当前高校转变服务方式，提高服务质量的有效手段之一。
目前，主流的非结构化文本数据推荐服务分为基于内容的推荐，基于关联规则的推荐和基于协同过滤的推荐等三类。
其中，基于内容的推荐，是在没有足够的数据下，可以向具有不同兴趣偏好的用户推荐非流行的项目。
LIBRA是很早的基于内容的图书推荐系统，由每位用户提供的训练例子，使用贝叶斯学习算法，从Web提取图书的标题等信息，推荐图书[1]。
其特点是，算法简单，查准率和查全率较高。
但是内容提取的能力有限，面对高校的数量庞大，内容复杂的信息资源难以准确全面进行内容挖掘。
而基于关联规则的推荐是根据用户浏览或者购买的日志生成规则，通过生成的规则来推算用户可能还会对哪些商品感兴趣[2]，最早的基于关联规则的推荐系统有IBM的Websphere，ILOG和BroadVision等等。
在图书推荐领域，引用关联规则是为了发现借阅记录中不同图书之间的关联规则，当多本书存在一定的置信度，支持度，则存在一定的关联[3]。
其特点是，算法复杂，查准率较高，但同时它无法发现读者的新的或者隐含的阅读兴趣，容易生成无效的规则。
基于协同过滤的推荐思想是认为用户的兴趣偏好是可以通过具有类似行为或偏好的用户群进行分析和预测得出的，利用最近邻预测技术，预测当前用户可能感兴趣的项目[4]。
它适用于在有足够的用户数据的时候，可以向具有相同兴趣偏好的用户推送受欢迎的推荐，但是数据往往是稀疏的[5]。
在高校的特定的信息环境中，馆藏资源数量庞大，类型各异且学科覆盖广泛，大量的跨学科，跨专业乃至新型学科和边缘学科图书的存在，造成基于内容的图书推荐系统所构建的模型很难全面准确表征图书资源的内容，因此推荐质量比较低，难以满足高校师生对推荐资源的个性化的需求。
高校图书馆读者较高的借阅频次，相似的知识结构以及共同的知识背景，使得高校图书馆存在着大量相似度较高的借阅记录，基于规则的推荐难以提供产生合适的关联性规则，最终难以推荐符合读者个性化需求的图书资源。
基于以上的研究，为了达到更好的推荐效果，可以将读者进行分类，构建出读者的学习风格模型，根据读者表现出的具体的学习风格，推荐符合其学习特征的图书，并依据该模型采用改进的协同过滤算法开展个性化的图书推荐，以较低的计算复杂度，挖掘包含读者潜在兴趣在内的个性化信息需求，达到为高校读者提供高质量的个性化的图书推荐服务的目的。
2 基于协同过滤的个性化图书推荐模型传统的基于项目评分的协同过滤算法仅依据用户的信息获取行为及评分情况进行预测，缺乏对触发用户信息需求动因的深层次的分析，因此无法从本质上保证预测结果的准确性，而且容易造成数据稀疏。
本文提出一种改进的基于协同过滤的个性化图书推荐模型如图1所示：在该模型中，当读者登录系统时，首先引导用户进行数据量表的数据测试，显式地将用户进行分类，并构建出读者的模型库。
当新的读者登录系统并已经拥有了自己的学习特征风格时，就在读者模型库中找到其候选的最近邻集，再根据最近邻集构建User-Item矩阵，并产生目标读者的最近邻，最后根据目标读者最近邻的阅读行为挖掘出与读者个性化需求相匹配的图书，实现对目标读者的个性化推荐。
2.1 读者特征模型的构建以及候选最近邻的生成Felder-Silverman量表（也称所罗门学习风格量表）是由Felder和Solo-man于1997年开发。
它从信息加工，感知，输入和理解四个方面将学习风格划分为4组，分为8个维度，包括：活跃型与沉思型，感悟型和直觉型，视觉型和言语型，序列型和综合型。
用于系统前测推断用户学习风格，已经得到越来越多的研究者的认可，其具有良好的实用性和信效度，能够比较全面反应学习者的学习风格。
学习者的学习风格是依据 Felder-Silverman 学习风格问卷（Index of Learning Styles Questionnaire，ILS）推断出的，该问卷由 44道题目（每道题有 a，b 两个选项）组成，学习风格每种维度都对应 11 道题（如表1所示）。
当用户登录系统时，首先进行问卷量表的数据测试，即进行自我评价的调查。
通过问卷的手段，利用文本挖掘技术，建立用户的学习风格模型。
上表中，当用户登录系统时，通过问卷调查，针对系统给出的44道问题开始自我评价，针对每道问题，若符合自己实际情况，则标记对应的a或b为数字1，最终计算每个维度的总计值，方法为：（较大数-较小数）+较大数的字母。
若存在某个用户User1，在第一维度的评分如表1所示，它的第一维度的最终得分为7a，再根据风格评价指标图2所示，则User1第一维度上的类型为活跃型，类似地在其他维度上，可以测出其他类型，最终形成了该用户在四个维度上的学习特征模型。
由此可见，Felder-Silverman 学习风格问卷是一种多方位，多维度的分类标准，以这种标准，用户的特征可以得到最大限度的确定，方便了系统根据其学习风格模型进行图书的推荐，同时由于基于用户的协同过滤算法需要和样本数据中的每一个学习者进行兴趣相似度的计算，所以存在计算量大的弊端。
通过这种显式的分类，计算用户间的相似度便集中在了同种学习风格的用户之间，在一定程度上降低了算法的时间复杂度。
因此，通过每位读者登录系统前的自测，便给不同的读者赋予了不同的学习风格特征，每一种特定的学习风格特征集合即为一种候选最近邻集合UserList，对已登录读者的分类结果如读者分类结果表2所示：2.2 读者最近邻生成对于每个候选最近邻集合中的读者Ui，Ui∈UserList（i），先得到Ui和目标读者在一定的期限内借阅图书的浏览矩阵BrowseMatrix，利用修正的余弦相似度计算公式计算与读者最相似的Top-N个读者作为目标读者的最近邻。
公式如下：其中，sim（u1，u2）表示读者u1和u2的相似度，book表示读者u1，u2共同产生评分的图书。
2.3 产生推荐的书目采用的混合推荐算法包括随机推荐算法和基于用户的协同过滤算法。
其中，随机推荐算法主要可以解决冷启动和稀疏矩阵问题，挖掘用户的潜在兴趣，提高系统的泛化能力。
基于用户的协同过滤推荐则是根据用户之间的相似度，最大限度地挖掘目标用户感兴趣的图书。
系统设定一个启用基于用户协同过滤算法的阈值TR，当达到此阈值时启用基于用户的协同过滤算法。
基于目标用户浏览矩阵的不同状态，在初始阶段有三种不同的典型特征：1）图书浏览矩阵为空。
2）登录用户的浏览矩阵为空 3）登录用户所浏览的图书的数目不足以达到启用Users—CF算法进行推荐。
此时系统满足这三种状态特征即采用随机推荐。
在过渡阶段主要两个主要的特征：1）图书浏览矩阵不为空。
2）登录用户所浏览的图书的数目不为空，但是达不到要启用User—CF算法的阈值。
