《表2 用户图书借阅目录：基于机器学习的高校图书馆个性化智能推荐服务方案》

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《基于机器学习的高校图书馆个性化智能推荐服务方案》

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用户U1是目标用户，即推荐服务的对象。近一个月内用户U2-U5与目标用户U1有部分相同的借阅书籍。对用户U2-U5的图书借阅记录进行分析，以发现目标用户U1的当前需求。5位用户U2-U5近一个月内图书借阅目录如表2所示，他们共借阅8本图书b1-b8。用户对图书的评分如图2所示，由于目标用户U1未借阅图书b5-b8，故对b5-b8的评分用“？”表示。评分分数有1、2、3、4、5五种，根据评分判断用户情感，若用户对图书的评分大于等于3分，则将用户对该图书的情感归为“正向”类，否则归为“负向”类。将图2用户-图书评分矩阵转换为图3用户-图书情感矩阵，用表情图表示正向和负向情感。图3展现了用户对图书的显性情感。