郑 韬，盛小丽

（浙江树人大学，浙江 杭州 310015）

    摘  要：为提高校园信息推荐效率，文章提出基于用户兴趣的智慧校园个性化推荐方法.综合考虑数字化校园网中用户的基本信息和行为数据，采用向量空间法建立用户兴趣模型，根据用户兴趣模型的相似度，实现校园信息的个性化推荐.测试表明，该推荐方法较传统推荐方法在推荐准确率、召回率、F值方面均有所提升，达到更好的推荐效果.

    关键词：智慧校园；个性化推荐；用户兴趣；信息推荐

    中图分类号：TP301                      文献标识码：A                         文章编号：1671-2714(2017)01-0015-05