基于数据挖掘的图书荐阅方法文献综述

随着信息技术的飞速发展和互联网的普及，人们获取信息的渠道日益增多，海量的信息也给人们带来了信息过载的困扰。

图书作为人类知识的重要载体，如何从海量的图书信息中快速、准确地找到用户感兴趣的图书，成为亟待解决的问题。

在此背景下，推荐系统应运而生，并在电子商务、社交媒体、数字图书馆等领域得到广泛应用。

而数据挖掘技术，作为从海量数据中发现潜在模式和知识的有效手段，为构建高效、精准的图书荐阅方法提供了新的思路和方法。

本文首先概述了图书荐阅的背景及意义，并介绍了数据挖掘和推荐系统的基本概念。

然后，对基于数据挖掘的图书荐阅方法进行深入探讨，分析了不同方法的优缺点和适用场景，并对相关研究成果进行综述。

最后，对基于数据挖掘的图书荐阅方法的未来发展趋势进行展望。

关键词：图书荐阅；数据挖掘；推荐系统；协同过滤；用户画像

#1.1图书荐阅图书荐阅是指根据用户的阅读兴趣、历史行为等信息，向用户推荐其可能感兴趣的图书的过程。

传统的图书荐阅方式主要依靠人工推荐，例如图书馆管理员推荐、朋友推荐等，但这类方式存在主观性强、效率低、覆盖面窄等问题。