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隨著Internet技術的迅猛發(fā)展，人們正在享受著信息共享帶來的方便與快捷的同時，面臨著“數(shù)據(jù)豐富，但信息貧乏”的問題，個性化服務逐漸成為一種趨勢。無論是在電子商務、保險行業(yè)還是在電信業(yè)務中，都提倡為用戶提供個性化服務，而數(shù)字圖書館也不例外。作為學校最重要的信息服務機構，數(shù)字圖書館如何在海量的圖書信息中發(fā)現(xiàn)其背后隱藏的重要信息并快速準確主動地為讀者推薦其感興趣的書籍就顯得尤為重要，圖書智能推薦系統(tǒng)就是在這樣的背景下應運而生。目前，已經(jīng)有很多國內(nèi)學者投入到圖書智能推薦系統(tǒng)的研究當中。其中，丁雪提出構建基于數(shù)據(jù)挖掘技術的圖書智能推薦系統(tǒng)，黃曉斌提出基于協(xié)同過濾的數(shù)字圖書館推薦系統(tǒng)，劉飛飛提出基于多目標優(yōu)化雙聚類的數(shù)字圖書館協(xié)同過濾推薦系統(tǒng)。然而，在這些研究中，圖書智能推薦系統(tǒng)都是以互聯(lián)網(wǎng)為基礎提供服務的，難以解決圖書館因海量數(shù)據(jù)帶來的存儲及推薦實時性問題。鑒于云計算平臺能提供海量的信息資源存儲和強大的計算能力，本文提出將圖書智能推薦系統(tǒng)構建在云計算平臺上。通過結合目前IT領域研究比較熱門的云計算和數(shù)據(jù)挖掘技術來解決數(shù)字圖書館的個性化服務效率問題，從而提升用戶的滿意度。
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