摘 要：通过构建个性化图书推荐系统，图书馆可以为读者提供更加准确的图书检索推荐服务，也可以通过对读者借阅兴趣的分析来提高图书馆的馆藏借阅率，降低闲置图书的管理成本。本文从图书的特征值分析入手，研究了目前国内通用的中图分类法图书相似度算法，分析了两种基于数据挖掘技术的图书过滤推荐算法的优缺点，提出了一种基于协同和内容混合过滤的图书推荐算法。
关键词：图书推荐；过滤推荐算法；混合过滤
中图分类号：TP311.13；TP391.3 文献标识码：A 文章编号：2096-4706（2019）23-0020-03
Research and Application of Book Recommendation Algorithm Based on Data Mining
WANG Hong
（Northeast Agriculture University Library，Harbin 150030，China）
Abstract：By building personalized book recommendation system，library can provide most accurate book searching and recommendation for the users. By studying the book interest to the users，library can advance the rate of book circulation and cost reduction of idle books. In this paper，starting from the analysis of book eigenvalues，we study the book similarity algorithm of Chinese library classification，analyze the advantages and disadvantages of two kinds of book filtering and recommendation algorithms based on data mining technology，and propose a book recommendation algorithm based on collaborative and content mixed filtering.
Keywords：book recommendation；filtering recommendation algorithm；hybrid filtering
基金项目：CALIS 全国农学文献信息中心2019 年研究项目：基于潜在语义分析的电子文献检索应用研究（项目编号：2019012）。
参考文献：
[1] 高晟. 基于关联规则与贝叶斯网络的高校图书馆个性化图书推荐服务 [J]. 情报探索，2019（8）：87-94.
[2] 彭文惠. 基于数据挖掘的自动化推荐系统改进ART 算法探究 [J]. 现代信息科技，2019，3（8）：44-46.
[3] 任杰. 关联规则应用下的高校图书馆图书推荐服务 [J]. 办公室业务，2018（23）：148.
作者简介：王红（1969-），女，汉族，辽宁沈阳人，副研究馆员，硕士，研究方向：文献信息服务。