图书检索推荐技术的研究

论文摘要

社会的快速发展带动图书出版事业的繁荣，图书馆的藏书数量比以往有显著增加，这也要求图书馆为读者提供更为全面的并具备个性化的服务。当前，图书馆信息系统的图书检索和推荐服务比较落后，多采取严格文本匹配的方式进行推荐。为此，涂能彬提出了基于网上书店购书信息的图书推荐方案，但该方案只能对在网上书店能找到的图书进行推荐，而难以向有需要的读者推荐图书馆馆藏的大量特色书籍。为解决上述问题，在深入分析图书推荐服务需求的基础上，本文提出了相应的图书推荐方案。该方案在涂能彬提出的BookRank[1]算法的基础上，提出了BookValue算法，通过分析图书馆内保存的读者借阅记录，挖掘图书与图书之间的关系和读者评价借阅过的图书的权威性。使图书馆向读者推荐的书目扩展至大量馆藏的大量特色书籍，提供更全面的图书推荐服务。在此方案基础上，本文实现了一个图书馆图书个性化推荐原型系统。系统采用了企业级J2EE软件架构，J2EE运行环境、Eclipse6.0开发平台、SQL-server2005数据库平台。初步实验结果表明，该原型系统不仅能够对网上书店的图书进行推荐，而且能够向有需要的读者推荐图书馆馆藏的特色书籍。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 1 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 国内外的研究现状和发展趋势
• 1.3 研究内容、目的和意义
• 1.4 本文的组织结构
• 2 相关理论
• 2.1 推荐系统的概念
• 2.2 图书推荐系统实现的类别
• 2.3 本章小结
• 3 系统总体设计
• 3.1 系统的体系结构
• 3.2 系统数据库的设计
• 3.3 本章小结
• 4 BookValue算法
• 4.1 BookValue的概念及原理
• 4.2 BookValue 值
• 4.3 BookValue算法
• 4.4 BookValue结果分析
• 4.5 本章小结
• 5 图书馆检索推荐系统的推荐策略
• 5.1 基于关键词的图书推荐策略
• 5.2 基于关键词检索推荐图书的流程
• 5.3 本章小结
• 6 实验与结果分析
• 6.1 开发环境及运行环境
• 6.2 实验方法
• 6.3 基于关键词的推荐结果分析
• 6.4 本章小结
• 7 总结与展望
• 7.1 本文工作总结
• 7.2 展望
• 参考文献
• 致谢