为了实现高校图书馆借阅系统中的个性化推荐，本研究以图书的借阅持续时长、借阅总次数、续借次数作为兴趣度分量，利用协同过滤算法以及k近邻搜索算法解决借阅关系矩阵稀疏问题，构建基于兴趣度与类型因子的协同过滤推荐模型并设计了五层体系的书目推荐系统，实现了两大分区12个模块的借阅与推荐类功能。经过1 000名学生的实际借阅数据验证，结果表明当近邻个数取60以上且推荐书目为20时推荐效果最佳，为高校图书管理提供了智能化推荐手段。
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