基于内容相似度的书籍推荐技术研究
为了向用户提供个性化的推荐服务，大多数推荐系统都从用户和商品两个角度出发。本文利用书籍之间通过内容上的相似性相互联系的特点，将描述一本书的属性信息看作有结构的文档，然后利用文档间的相似性考察书籍间的相似性，最后把与该书最相关的书籍作为推荐结果。通过本文的实验证明了原始数据来源网站的推荐策略受非内容相关因素的影响较大，而本文提出的基于书籍属性融合的相似度推荐策略最大程度的考虑了书籍间内容的相似性，从而可为用户提供与书籍内容相关的推荐结果。
关向量空间模型 文档相似性 TFIDF
商雪晶 孙承杰 林磊 刘秉权
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院 黑龙江哈尔滨 150001
国内会议
北京
中文
161-167
2010-11-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）