黄燕

(西南政法大学图书馆，重庆 401120)

高校图书馆是师生读者获取知识的主要场所，一方面大量新书的采购为高校图书馆增加了藏书量，另一方面图书的利用率却不高。造成高校图书馆图书利用率不高的原因是多方面的，但图书馆书目推荐系统的不完善是其中重要的原因之一。本文基于关联规则挖掘，在满足最小支持度和最小置信度的基础上对图书管理系统 （这里指亚德公司的Lib 2.0）的流通日志进行关联规则挖掘，找出读者借阅书目之间的强关联规则，根据这些强关联规则，设计了一种新的书目推荐系统的体系架构，并运用实例分析了该系统的推荐流程。

1 书目推荐系统

推荐系统是一种为了减少使用者在搜寻信息过程中所附加的额外成本而提出的信息过滤机制。Resnick认为一般信息过滤系统也泛称为推荐系统，可以依据使用者的偏好、兴趣、行为或需求，推荐出使用者可能有所需求的潜在信息、服务或产品。书目推荐系统是一种根据读者爱好、兴趣、行为、需求，向读者推荐书目的一种服务系统。

1.1 书目推荐方式分析与设计

目前书目推荐方式主要有以下几种：（1）热门图书推荐。这种方式主要是向读者推荐图书馆里借阅量大的图书，表明很多读者喜欢这些图书。虽然这种推荐方式简单、可信度高，但个性化程度低，仅能满足少数人的要求；（2）新书推荐。此种方式是向读者推荐图书馆刚入藏的新书，与热门图书推荐相似；（3）相似读者推荐。……