基于个性化召回LFM推荐算法的图书馆图书推荐方法研究OACSTPCD

为解决传统图书推荐方法中推荐准确率不高的问题,本研究提出了一种基于个性化召回潜在因子模型的图书馆图书推荐方法。通过改进的LFM算法,本研究构建了图书推荐模型,并对其性能进行了验证。实验结果显示,该改进算法在精确率上达到97%,在准确率-召回率曲线下面积为0.87,均优于传统对比算法。此外,通过对模型的应用效果进行分析,发现模型在推荐准确性、易操作性、新颖性等多个方面表现优异,评分均不低于9.0分。说明所提出的图书推荐方法有效提高了推荐准确率…查看全部>>