简介:依照Web2.0的“社会化标注”思想,针对基于内容的推荐算法(cBR)和协同过滤推荐算法(CF)存在的不足,提出了基于读者标签(Tags)的、融合图书“热门度”因子的个性化图书推荐的两个改进算法。利用统计分析软件R,重点对改进后的CBR算法进行实验分析和验证,结果表明,改进算法的图书个性化推荐效果有明显改善。
融合热门度因子基于标签的个性化图书推荐算法