基于多层次决策分析的数字图书信息分类推荐方法

简介：
本研究提出了一种利用多层次决策分析进行数字图书信息分类与个性化推荐的方法，旨在优化用户体验和资源利用率。 以往的数字图书信息分级推荐方法受到干扰信息的影响，导致推荐效果不佳。为了克服这些问题，提出了一种基于多层级决策分析的分级推荐方法。此方法采用多维度建模技术来构建数字图书信息特征模型，并根据不同图书特征要素的重要性进行词与词之间语义关系的深入分析。通过这种扩展方式实现了对相关词汇的有效分类。 为减少干扰信息的影响，在这一过程中引入了词性标注层，利用中文分词工具来进行精准的词性识别，从而能够获取到更为完整的相似词语集合。在此基础上计算多层级决策分析中的相似度，并结合用户对于图书项目的评分结果设计出相应的分级推荐方案。同时构建数字图书信息项目本体，在五元组的形式下对这些项目的相似度进行排序，并将那些具有较高相似度的项目优先展示给目标用户。 此外，该方法还通过实施等级保密机制来保护数字图书信息的安全性，防止外界干扰因素的影响，从而确保推荐方案的有效性和安全性。实验对比结果显示，这种方法能够实现高达93%的精准推荐率，为用户提供了一种高效利用数字图书资源的方法。