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随着Internet技术的迅猛发展，人们正在享受着信息共享带来的方便与快捷的同时，面临着“数据丰富，但信息贫乏”的问题，个性化服务逐渐成为一种趋势。无论是在电子商务、保险行业还是在电信业务中，都提倡为用户提供个性化服务，而数字图书馆也不例外。作为学校最重要的信息服务机构，数字图书馆如何在海量的图书信息中发现其背后隐藏的重要信息并快速准确主动地为读者推荐其感兴趣的书籍就显得尤为重要，图书智能推荐系统就是在这样的背景下应运而生。目前，已经有很多国内学者投入到图书智能推荐系统的研究当中。其中，丁雪提出构建基于数据挖掘技术的图书智能推荐系统，黄晓斌提出基于协同过滤的数字图书馆推荐系统，刘飞飞提出基于多目标优化双聚类的数字图书馆协同过滤推荐系统。然而，在这些研究中，图书智能推荐系统都是以互联网为基础提供服务的，难以解决图书馆因海量数据带来的存储及推荐实时性问题。鉴于云计算平台能提供海量的信息资源存储和强大的计算能力，本文提出将图书智能推荐系统构建在云计算平台上。通过结合目前IT领域研究比较热门的云计算和数据挖掘技术来解决数字图书馆的个性化服务效率问题，从而提升用户的满意度。
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