数字技术与应用杂志社

摘要：<正>随着数字化浪潮的涌现，用户面对海量资源常感无所适从。传统的推荐模式已然力不从心，难以契合读者千人千面的个性化诉求。本文探讨多维度数据挖掘在图书馆个性化推荐系统中的应用。研究通过构建用户画像，整合用户行为、偏好和资源特征等多维度数据，并设计融合协同过滤与内容推荐算法的个性化推荐模型，以提升推荐的精准度和多样性。实验证明，多维度数据挖掘技术能够发掘出用户难以言说的潜在需求，为图书馆个性化推荐提供了强大的支持，使得图书馆资源的利用效率和用户的阅读体验皆有显著提升。

基金资助： 河南省哲学社会科学规划项目“《周易》与中国画论中的生态美学思想研究”（2023BYS032）；

专辑： 信息科技

专题： 计算机软件及计算机应用;图书情报与数字图书馆

分类号： G250.7;TP391.3;TP311.13