《表4 以读者偏好变化调整推荐图书权重的协同过滤算法结果》

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《基于读者偏好变化的高校图书个性化推荐方法》

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计算读者之间的相似度，再根据相似读者借阅的历史得到以相似度为权重从大到小排序的图书推荐列表，推荐列表长度取为10。需要指出的是，传统的协同过滤算法到这里为止，而本文的读者偏好变化以作为系数调整图书推荐列表中图书的权重。以2015-01～03为验证数据，得到读者偏好变化调整前、后的推荐算法结果，如表4所示。