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針對傳統推薦算法精準度不高的問題，在潛在狄利克雷分布（ LDA）主題挖掘模型的基礎上提出了一種新的適用于圖書推薦（BR）的數據挖掘模型-BR_LDA模型。通過對目標借閱者的歷史借閱數據與其他圖書數據進行內容相似度分析，得到與目標借閱者歷史借閱圖書內容相似度較高的其他圖書。通過對目標借閱者的歷史借閱數據及其他借閱者的歷史借閱數據進行相似性分析，得到最近鄰借閱者的歷史借閱數據。通過求解圖書被推薦的概率，最終得到目標借閱者潛在感興趣的圖書。特別地，當推薦數量為4000時，BR_LDA模型比基于多特征方法和關聯規則方法精準度分別提高了6. 2%、4.5%；當推薦數量為500時，BR_LDA模型比協同過濾的近鄰方法和矩陣分解方法分別提高了2. 1%、0.5%。實驗表明本模型能夠更準確地向目標借閱者推薦歷史感興趣類別的新圖書及潛在感興趣的新類別的圖書。
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