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融合用户数据的高校图书馆书目系统设计

王玉华

【摘要】为解决传统图书馆书目系统个性化服务不足的问题，本文通过融合用户行为数据的智能推荐模型以提升服务效能。采用混合研究方法，通过爬虫技术采集８０万条用户借阅记录与联机公共目录检索系统（ＯＰＡＣ）检索日志，结合Ｋ均值（Ｋ－ｍｅａｎｓ）聚类算法对用户画像进行聚类分析；设计基于协同过滤与内容过滤的双重推荐算法，并引入时间衰减因子优化权重。测试结果表明：本系统使图书检索耗时降低５３.１％，图书利用率提升３７％，用户满意度达到８９.２％。研究表明，深度整合用户数据能够显著优化书目系统的精准服务能力，为智慧图书馆建设提供可复用的技术框架。

【关键字】用户数据；融合；高校；图书馆；书目；系统设计

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