基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐技术的研究与实现

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤推荐,图书馆,用户兴趣变化,艾宾浩斯遗忘曲线的论文, 主要内容为随着时代的进步和科技的飞跃发展,互联网的出现和普及使人们的生活发生了巨大的改变,可以说互联网早已渗透到当今社会的各行各业中。但是,技术的不断发展使网络中的数据量也在不断的增长,从而导致人们在获取自己需要的信息时,很难及时而又准确地在庞杂的数据中挑选出来适合自己或者自己喜欢的资源,致使信息的使用效率大大降低。现在我们就生活在这样一个“信息过载”的时代。电子图书资源和图书馆图书资源的日益增多,为当今的在校师生带来了丰富的知识源泉。在图书馆的大量藏书中快速地挑选到自己感兴趣或者适合自己的图书是一项极具挑战的工作。传统的高校图书馆管理系统仅仅能够在一定程度上解决这个问题,可以为用户提供搜索、查询、借阅、归还图书等功能。但随着社会和信息化的发展进步,在校师生的阅读兴趣偏好会不断地发生变化、阅读范围越来越广,阅读需求逐渐呈现出个性化的趋势。为了提高高校图书馆图书资源利用率,满足用户的个性化需求,能够主动地为用户进行个性化图书推荐,本文对个性化图书推荐和用户兴趣变化开展研究,并实现了基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐系统。本文主要是帮助高校师生解决面对海量图书很难做出正确选择的问题,主动为师生进行个性化图书推荐。本文在分析传统协同过滤推荐算法的基础上,对用户兴趣变化问题加以考虑,分析出用户兴趣变化影响协同过滤推荐算法主要是在两个核心过程,即寻找相似邻居集合的过程和预测评分的过程。在这两个核心过程引入时间权重和频率权重相融合的调节因子,对算法进行改进。本文提出调节因子的方法符合艾宾浩斯遗忘曲线的原则,能够有效提高个性化图书推荐的准确性。高校图书馆个性化图书推荐系统以个性化推荐技术在高校图书馆的研究为背景,首先进行了需求分析,包括用户需求分析、系统功能性需求分析和系统非功能性需求分析,然后对系统的功能模块和数据库进行概要和详细设计,运用加入调节因子的协同过滤推荐算法实现个性化图书推荐模块,最终使用Java开发语言、B/S架构模式、SSH框架实现高校图书馆个性化图书推荐系统,测试结果显示该系统能够更准确地为用户进行个性化图书推荐,提高了图书馆图书资源利用率。

基于表示学习的个性化推荐技术研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,word2vec,艾宾浩斯遗忘曲线,注意力机制的论文, 主要内容为随着网络的迅速发展,信息资源与日俱增,出现信息过载问题。面对海量数据,用户很难发现自己感兴趣的信息,商家也难以提供合适的信息给相应的用户。推荐系统能有效缓解信息过载问题,为用户提供个性化推荐。然而,已有的推荐算法仍存在数据稀疏、信息利用不足、模型复杂度高、预测准确率低等一系列问题。数据决定了算法模型的上限,本文针对上述问题,利用表示学习自动学习数据的有效特征,获得更高效有意义的特征向量表示,并结合表示学习提出两个推荐模型,在真实数据集和原型系统上测试性能。本文主要研究内容如下:1.针对传统推荐算法使用独热编码和Hash编码表示用户和物品时存在的数据稀疏性问题和编码无实际含义问题,提出基于word2vec的深度神经网络协同推荐模型Profile DNN。模型通过word2vec从用户交互历史中学习获得维度较低且稠密的物品向量,物品向量之间的向量相似度可以体现物品之间相似程度。随后结合物品向量和用户历史偏好构建用户画像,利用深度神经网络学习用户和物品之间的高阶特征交互,实现评分预测,为用户提供个性化推荐。2.本文利用艾宾浩斯遗忘曲线特性,提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型TAMMF。模型保留矩阵分解向量内积的再现推荐方式,采用注意力机制捕捉用户和物品的邻近信息,考虑用户偏好随时间改变的特点,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述邻近信息的时间衰减特性。在训练过程中,模型引入强化学习的经验回放方式重复训练,模拟记忆时的复习过程。训练获得用户和物品的向量表示,易于再现推荐和模型部署,且拥有较高的预测准确率。3.以TAMMF作为核心推荐算法,搭建一个基于B/S架构的电影推荐系统。系统划分为展示层、逻辑层和数据层,分别负责用户注册登录、电影评分、个性化推荐等功能。系统以Spring Boot,My SQL,Mybatis-plus,Redis等为基础开发,使用JMeter对系统进行压力测试。

基于Flink的电影推荐系统研究与设计

这是一篇关于Flink,时间权重,奖惩因子,堆排序算法,艾宾浩斯遗忘曲线的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,大数据时代悄然降临。在互联网的应用软件中,充斥着各种各样的视频资源软件,视频内容也百花齐放。尤其在电影产业中,有着大量的电影推荐软件与电影资源。虽然在电影网站中,种类繁多的电影资源给用户带来了丰富的视觉盛宴,同样也给用户带来了选择困难,造成用户“信息过载”。如何快速解决“信息过载”问题,并为用户推荐简洁、个性化的电影资源信息,近年来成为研究热点。本文设计并实现了基于Flink的电影推荐系统,运用新一代流式计算引擎Flink与融合时间权重与奖惩因子的实时推荐算法,为用户推荐更符合兴趣爱好的电影视频资源,一方面可以帮助用户节省时间寻找视频资源,另一方面,吸引用户流量可以给企业带来潜在的商业价值。传统使用Hadoop平台搭建的推荐系统,在面对如今海量的数据与复杂的算法模型时,处理速度明显下降,不能做到低延时、高效的为用户进行数据推荐;其次传统基于协同过滤的推荐算法,无法实时感知用户兴趣漂移的问题,导致推荐的结果差强人意。对于推荐引擎而言,Spark采用内存计算与有向无环图等执行引擎技术,相比较Hadoop引擎,从磁盘读取的速度是Hadoop的10倍以上,从内存读取数据是Hadoop的100倍以上,采用Spark计算引擎,可以高效的处理海量数据,但是在处理大量流式数据时,Spark采用微批处理架构,在实时性方面还有待提高,新一代流式计算引擎Flink,相比较Spark的Spark Streaming处理实时数据,性能上有了明显的提升,处理流式数据更加得心应手。对于推荐算法而言,混合推荐算法更能弥补单一推荐算法的不足,采用混合推荐算法,将对推荐结果有明显的提升。因此,本文的主要工作如下:(1)在计算引擎方面,电影推荐系统平台分为离线推荐与实时推荐两部分。离线推荐物理平台采用Spark计算引擎,与Flume、Kafka等大数据组件搭建电影推荐系统,为大数据处理分析电影资源提供保障。使用Flink计算引擎构建实时推荐服务,对电影推荐系统产生的流式数据进行处理。(2)在推荐算法方面,电影推荐系统分为离线推荐算法与实时推荐算法两部分。通过分析业界常见的推荐算法,在离线推荐时,通过矩阵分解算法解决电影评分矩阵稀疏性的问题,选择Spark的交替最小二乘法并融合堆排序算法,实现改进的协同过滤推荐算法,并通过不断调参、训练合适的隐语义推荐模型,为用户产生Top-N个电影数据,进行离线电影推荐。离线推荐算法在用户更新一项电影评分后的推荐结果,与未更新时产生的推荐结果基本相同,所以不具备实时推荐能力,因此本文引入艾宾浩斯遗忘曲线与奖惩因子构建实时推荐算法,通过调整时间权重函数,对用户进行实时电影Top-N推荐。(3)最后在三台服务器上搭建分布式集群进行对比实验。电影推荐系统的离线推荐部分,通过堆排序改进后的离线推荐ALS算法,采用Spark计算引擎,在RMSE指标基本不变的情况下,算法模型运行速度显著提高;并且离线推荐算法引入堆排序,解决MLlib中ALS算法在模型预测时会进行笛卡尔积,消耗大量内存与算法执行时间长的问题。电影推荐系统的实时推荐部分,实时推荐算法引入艾宾浩斯遗忘曲线,通过融合时间权重与奖惩因子,来动态地感知用户兴趣发生漂移的问题,并采用了 Flink计算引擎,实验结果表明,实时推荐算法在准确率和召回率指标上有了明显提高,推荐结果更符合用户兴趣爱好。新一代流式计算引擎Flink对比Spark计算引擎,实验结果表明,Flink计算引擎相比较Spark计算引擎在数据量不断增加的情况下,算法模型执行速度更快。

基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐技术的研究与实现

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤推荐,图书馆,用户兴趣变化,艾宾浩斯遗忘曲线的论文, 主要内容为随着时代的进步和科技的飞跃发展,互联网的出现和普及使人们的生活发生了巨大的改变,可以说互联网早已渗透到当今社会的各行各业中。但是,技术的不断发展使网络中的数据量也在不断的增长,从而导致人们在获取自己需要的信息时,很难及时而又准确地在庞杂的数据中挑选出来适合自己或者自己喜欢的资源,致使信息的使用效率大大降低。现在我们就生活在这样一个“信息过载”的时代。电子图书资源和图书馆图书资源的日益增多,为当今的在校师生带来了丰富的知识源泉。在图书馆的大量藏书中快速地挑选到自己感兴趣或者适合自己的图书是一项极具挑战的工作。传统的高校图书馆管理系统仅仅能够在一定程度上解决这个问题,可以为用户提供搜索、查询、借阅、归还图书等功能。但随着社会和信息化的发展进步,在校师生的阅读兴趣偏好会不断地发生变化、阅读范围越来越广,阅读需求逐渐呈现出个性化的趋势。为了提高高校图书馆图书资源利用率,满足用户的个性化需求,能够主动地为用户进行个性化图书推荐,本文对个性化图书推荐和用户兴趣变化开展研究,并实现了基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐系统。本文主要是帮助高校师生解决面对海量图书很难做出正确选择的问题,主动为师生进行个性化图书推荐。本文在分析传统协同过滤推荐算法的基础上,对用户兴趣变化问题加以考虑,分析出用户兴趣变化影响协同过滤推荐算法主要是在两个核心过程,即寻找相似邻居集合的过程和预测评分的过程。在这两个核心过程引入时间权重和频率权重相融合的调节因子,对算法进行改进。本文提出调节因子的方法符合艾宾浩斯遗忘曲线的原则,能够有效提高个性化图书推荐的准确性。高校图书馆个性化图书推荐系统以个性化推荐技术在高校图书馆的研究为背景,首先进行了需求分析,包括用户需求分析、系统功能性需求分析和系统非功能性需求分析,然后对系统的功能模块和数据库进行概要和详细设计,运用加入调节因子的协同过滤推荐算法实现个性化图书推荐模块,最终使用Java开发语言、B/S架构模式、SSH框架实现高校图书馆个性化图书推荐系统,测试结果显示该系统能够更准确地为用户进行个性化图书推荐,提高了图书馆图书资源利用率。

基于表示学习的个性化推荐技术研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,word2vec,艾宾浩斯遗忘曲线,注意力机制的论文, 主要内容为随着网络的迅速发展,信息资源与日俱增,出现信息过载问题。面对海量数据,用户很难发现自己感兴趣的信息,商家也难以提供合适的信息给相应的用户。推荐系统能有效缓解信息过载问题,为用户提供个性化推荐。然而,已有的推荐算法仍存在数据稀疏、信息利用不足、模型复杂度高、预测准确率低等一系列问题。数据决定了算法模型的上限,本文针对上述问题,利用表示学习自动学习数据的有效特征,获得更高效有意义的特征向量表示,并结合表示学习提出两个推荐模型,在真实数据集和原型系统上测试性能。本文主要研究内容如下:1.针对传统推荐算法使用独热编码和Hash编码表示用户和物品时存在的数据稀疏性问题和编码无实际含义问题,提出基于word2vec的深度神经网络协同推荐模型Profile DNN。模型通过word2vec从用户交互历史中学习获得维度较低且稠密的物品向量,物品向量之间的向量相似度可以体现物品之间相似程度。随后结合物品向量和用户历史偏好构建用户画像,利用深度神经网络学习用户和物品之间的高阶特征交互,实现评分预测,为用户提供个性化推荐。2.本文利用艾宾浩斯遗忘曲线特性,提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型TAMMF。模型保留矩阵分解向量内积的再现推荐方式,采用注意力机制捕捉用户和物品的邻近信息,考虑用户偏好随时间改变的特点,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述邻近信息的时间衰减特性。在训练过程中,模型引入强化学习的经验回放方式重复训练,模拟记忆时的复习过程。训练获得用户和物品的向量表示,易于再现推荐和模型部署,且拥有较高的预测准确率。3.以TAMMF作为核心推荐算法,搭建一个基于B/S架构的电影推荐系统。系统划分为展示层、逻辑层和数据层,分别负责用户注册登录、电影评分、个性化推荐等功能。系统以Spring Boot,My SQL,Mybatis-plus,Redis等为基础开发,使用JMeter对系统进行压力测试。

基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐技术的研究与实现

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤推荐,图书馆,用户兴趣变化,艾宾浩斯遗忘曲线的论文, 主要内容为随着时代的进步和科技的飞跃发展,互联网的出现和普及使人们的生活发生了巨大的改变,可以说互联网早已渗透到当今社会的各行各业中。但是,技术的不断发展使网络中的数据量也在不断的增长,从而导致人们在获取自己需要的信息时,很难及时而又准确地在庞杂的数据中挑选出来适合自己或者自己喜欢的资源,致使信息的使用效率大大降低。现在我们就生活在这样一个“信息过载”的时代。电子图书资源和图书馆图书资源的日益增多,为当今的在校师生带来了丰富的知识源泉。在图书馆的大量藏书中快速地挑选到自己感兴趣或者适合自己的图书是一项极具挑战的工作。传统的高校图书馆管理系统仅仅能够在一定程度上解决这个问题,可以为用户提供搜索、查询、借阅、归还图书等功能。但随着社会和信息化的发展进步,在校师生的阅读兴趣偏好会不断地发生变化、阅读范围越来越广,阅读需求逐渐呈现出个性化的趋势。为了提高高校图书馆图书资源利用率,满足用户的个性化需求,能够主动地为用户进行个性化图书推荐,本文对个性化图书推荐和用户兴趣变化开展研究,并实现了基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐系统。本文主要是帮助高校师生解决面对海量图书很难做出正确选择的问题,主动为师生进行个性化图书推荐。本文在分析传统协同过滤推荐算法的基础上,对用户兴趣变化问题加以考虑,分析出用户兴趣变化影响协同过滤推荐算法主要是在两个核心过程,即寻找相似邻居集合的过程和预测评分的过程。在这两个核心过程引入时间权重和频率权重相融合的调节因子,对算法进行改进。本文提出调节因子的方法符合艾宾浩斯遗忘曲线的原则,能够有效提高个性化图书推荐的准确性。高校图书馆个性化图书推荐系统以个性化推荐技术在高校图书馆的研究为背景,首先进行了需求分析,包括用户需求分析、系统功能性需求分析和系统非功能性需求分析,然后对系统的功能模块和数据库进行概要和详细设计,运用加入调节因子的协同过滤推荐算法实现个性化图书推荐模块,最终使用Java开发语言、B/S架构模式、SSH框架实现高校图书馆个性化图书推荐系统,测试结果显示该系统能够更准确地为用户进行个性化图书推荐,提高了图书馆图书资源利用率。

基于表示学习的个性化推荐技术研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,word2vec,艾宾浩斯遗忘曲线,注意力机制的论文, 主要内容为随着网络的迅速发展,信息资源与日俱增,出现信息过载问题。面对海量数据,用户很难发现自己感兴趣的信息,商家也难以提供合适的信息给相应的用户。推荐系统能有效缓解信息过载问题,为用户提供个性化推荐。然而,已有的推荐算法仍存在数据稀疏、信息利用不足、模型复杂度高、预测准确率低等一系列问题。数据决定了算法模型的上限,本文针对上述问题,利用表示学习自动学习数据的有效特征,获得更高效有意义的特征向量表示,并结合表示学习提出两个推荐模型,在真实数据集和原型系统上测试性能。本文主要研究内容如下:1.针对传统推荐算法使用独热编码和Hash编码表示用户和物品时存在的数据稀疏性问题和编码无实际含义问题,提出基于word2vec的深度神经网络协同推荐模型Profile DNN。模型通过word2vec从用户交互历史中学习获得维度较低且稠密的物品向量,物品向量之间的向量相似度可以体现物品之间相似程度。随后结合物品向量和用户历史偏好构建用户画像,利用深度神经网络学习用户和物品之间的高阶特征交互,实现评分预测,为用户提供个性化推荐。2.本文利用艾宾浩斯遗忘曲线特性,提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型TAMMF。模型保留矩阵分解向量内积的再现推荐方式,采用注意力机制捕捉用户和物品的邻近信息,考虑用户偏好随时间改变的特点,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述邻近信息的时间衰减特性。在训练过程中,模型引入强化学习的经验回放方式重复训练,模拟记忆时的复习过程。训练获得用户和物品的向量表示,易于再现推荐和模型部署,且拥有较高的预测准确率。3.以TAMMF作为核心推荐算法,搭建一个基于B/S架构的电影推荐系统。系统划分为展示层、逻辑层和数据层,分别负责用户注册登录、电影评分、个性化推荐等功能。系统以Spring Boot,My SQL,Mybatis-plus,Redis等为基础开发,使用JMeter对系统进行压力测试。

基于表示学习的个性化推荐技术研究

这是一篇关于推荐系统,协同过滤,word2vec,艾宾浩斯遗忘曲线,注意力机制的论文, 主要内容为随着网络的迅速发展,信息资源与日俱增,出现信息过载问题。面对海量数据,用户很难发现自己感兴趣的信息,商家也难以提供合适的信息给相应的用户。推荐系统能有效缓解信息过载问题,为用户提供个性化推荐。然而,已有的推荐算法仍存在数据稀疏、信息利用不足、模型复杂度高、预测准确率低等一系列问题。数据决定了算法模型的上限,本文针对上述问题,利用表示学习自动学习数据的有效特征,获得更高效有意义的特征向量表示,并结合表示学习提出两个推荐模型,在真实数据集和原型系统上测试性能。本文主要研究内容如下:1.针对传统推荐算法使用独热编码和Hash编码表示用户和物品时存在的数据稀疏性问题和编码无实际含义问题,提出基于word2vec的深度神经网络协同推荐模型Profile DNN。模型通过word2vec从用户交互历史中学习获得维度较低且稠密的物品向量,物品向量之间的向量相似度可以体现物品之间相似程度。随后结合物品向量和用户历史偏好构建用户画像,利用深度神经网络学习用户和物品之间的高阶特征交互,实现评分预测,为用户提供个性化推荐。2.本文利用艾宾浩斯遗忘曲线特性,提出基于时间注意力的多任务矩阵分解推荐模型TAMMF。模型保留矩阵分解向量内积的再现推荐方式,采用注意力机制捕捉用户和物品的邻近信息,考虑用户偏好随时间改变的特点,借助艾宾浩斯遗忘曲线描述邻近信息的时间衰减特性。在训练过程中,模型引入强化学习的经验回放方式重复训练,模拟记忆时的复习过程。训练获得用户和物品的向量表示,易于再现推荐和模型部署,且拥有较高的预测准确率。3.以TAMMF作为核心推荐算法,搭建一个基于B/S架构的电影推荐系统。系统划分为展示层、逻辑层和数据层,分别负责用户注册登录、电影评分、个性化推荐等功能。系统以Spring Boot,My SQL,Mybatis-plus,Redis等为基础开发,使用JMeter对系统进行压力测试。

基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐技术的研究与实现

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤推荐,图书馆,用户兴趣变化,艾宾浩斯遗忘曲线的论文, 主要内容为随着时代的进步和科技的飞跃发展,互联网的出现和普及使人们的生活发生了巨大的改变,可以说互联网早已渗透到当今社会的各行各业中。但是,技术的不断发展使网络中的数据量也在不断的增长,从而导致人们在获取自己需要的信息时,很难及时而又准确地在庞杂的数据中挑选出来适合自己或者自己喜欢的资源,致使信息的使用效率大大降低。现在我们就生活在这样一个“信息过载”的时代。电子图书资源和图书馆图书资源的日益增多,为当今的在校师生带来了丰富的知识源泉。在图书馆的大量藏书中快速地挑选到自己感兴趣或者适合自己的图书是一项极具挑战的工作。传统的高校图书馆管理系统仅仅能够在一定程度上解决这个问题,可以为用户提供搜索、查询、借阅、归还图书等功能。但随着社会和信息化的发展进步,在校师生的阅读兴趣偏好会不断地发生变化、阅读范围越来越广,阅读需求逐渐呈现出个性化的趋势。为了提高高校图书馆图书资源利用率,满足用户的个性化需求,能够主动地为用户进行个性化图书推荐,本文对个性化图书推荐和用户兴趣变化开展研究,并实现了基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐系统。本文主要是帮助高校师生解决面对海量图书很难做出正确选择的问题,主动为师生进行个性化图书推荐。本文在分析传统协同过滤推荐算法的基础上,对用户兴趣变化问题加以考虑,分析出用户兴趣变化影响协同过滤推荐算法主要是在两个核心过程,即寻找相似邻居集合的过程和预测评分的过程。在这两个核心过程引入时间权重和频率权重相融合的调节因子,对算法进行改进。本文提出调节因子的方法符合艾宾浩斯遗忘曲线的原则,能够有效提高个性化图书推荐的准确性。高校图书馆个性化图书推荐系统以个性化推荐技术在高校图书馆的研究为背景,首先进行了需求分析,包括用户需求分析、系统功能性需求分析和系统非功能性需求分析,然后对系统的功能模块和数据库进行概要和详细设计,运用加入调节因子的协同过滤推荐算法实现个性化图书推荐模块,最终使用Java开发语言、B/S架构模式、SSH框架实现高校图书馆个性化图书推荐系统,测试结果显示该系统能够更准确地为用户进行个性化图书推荐,提高了图书馆图书资源利用率。

基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐技术的研究与实现

这是一篇关于个性化推荐,协同过滤推荐,图书馆,用户兴趣变化,艾宾浩斯遗忘曲线的论文, 主要内容为随着时代的进步和科技的飞跃发展,互联网的出现和普及使人们的生活发生了巨大的改变,可以说互联网早已渗透到当今社会的各行各业中。但是,技术的不断发展使网络中的数据量也在不断的增长,从而导致人们在获取自己需要的信息时,很难及时而又准确地在庞杂的数据中挑选出来适合自己或者自己喜欢的资源,致使信息的使用效率大大降低。现在我们就生活在这样一个“信息过载”的时代。电子图书资源和图书馆图书资源的日益增多,为当今的在校师生带来了丰富的知识源泉。在图书馆的大量藏书中快速地挑选到自己感兴趣或者适合自己的图书是一项极具挑战的工作。传统的高校图书馆管理系统仅仅能够在一定程度上解决这个问题,可以为用户提供搜索、查询、借阅、归还图书等功能。但随着社会和信息化的发展进步,在校师生的阅读兴趣偏好会不断地发生变化、阅读范围越来越广,阅读需求逐渐呈现出个性化的趋势。为了提高高校图书馆图书资源利用率,满足用户的个性化需求,能够主动地为用户进行个性化图书推荐,本文对个性化图书推荐和用户兴趣变化开展研究,并实现了基于用户兴趣变化的高校图书馆个性化图书推荐系统。本文主要是帮助高校师生解决面对海量图书很难做出正确选择的问题,主动为师生进行个性化图书推荐。本文在分析传统协同过滤推荐算法的基础上,对用户兴趣变化问题加以考虑,分析出用户兴趣变化影响协同过滤推荐算法主要是在两个核心过程,即寻找相似邻居集合的过程和预测评分的过程。在这两个核心过程引入时间权重和频率权重相融合的调节因子,对算法进行改进。本文提出调节因子的方法符合艾宾浩斯遗忘曲线的原则,能够有效提高个性化图书推荐的准确性。高校图书馆个性化图书推荐系统以个性化推荐技术在高校图书馆的研究为背景,首先进行了需求分析,包括用户需求分析、系统功能性需求分析和系统非功能性需求分析,然后对系统的功能模块和数据库进行概要和详细设计,运用加入调节因子的协同过滤推荐算法实现个性化图书推荐模块,最终使用Java开发语言、B/S架构模式、SSH框架实现高校图书馆个性化图书推荐系统,测试结果显示该系统能够更准确地为用户进行个性化图书推荐,提高了图书馆图书资源利用率。