To find out the hidden valuable inf

To find out the hidden valuable information or some association rules of a large amount of information in current library books management system is of great guiding significance for the library management and service. In this paper, the collaborative filtering mining design was conducted for the university library management. Besides, library data mining was completed based on collaborative filtering algorithms, and the book recommendation model was generated. The test results showed that prediction success rate (precision ratio) of books based on collaborative filtering algorithm was much higher than that through the traditional algorithm. Therefore, the algorithm designed in this paper achieves the purpose and can be used for reference in university library management.

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找出当前图书馆图书管理系统中隐藏的有价值的信息或大量信息的一些关联规则，对图书馆的管理和服务具有重要的指导意义。本文针对大学图书馆管理进行了协同过滤挖掘设计。此外，基于协同过滤算法完成了图书馆数据挖掘，并建立了图书推荐模型。测试结果表明，基于协同过滤算法的图书预测成功率（准确率）远高于传统算法。因此，本文设计的算法达到了目的，可为高校图书馆管理工作提供参考。

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在当前图书馆图书管理系统中，发现大量信息的隐藏有价值的信息或一些关联规则，对图书馆的管理与服务具有重要的指导意义。本文对高校图书馆管理进行了协同过滤挖掘设计。此外，基于协同过滤算法完成了库数据挖掘，并生成了图书推荐模型。试验结果表明，基于协同过滤算法的书籍预测成功率（精度比）远远高于传统算法。因此，本文设计的算法达到了目的，可用于高校图书馆管理。

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找出当前图书馆图书管理系统中隐藏的有价值信息或大量信息的一些关联规则，对图书馆的管理和服务具有重要的指导意义。本文针对高校图书馆管理进行了协同过滤挖掘设计。此外，基于协同过滤算法完成了图书馆数据挖掘，生成了图书推荐模型。测试结果表明，基于协同过滤算法的图书预测成功率（准确率）远高于传统算法。因此，本文设计的算法达到了目的，可供高校图书馆管理参考。

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