摘要：[目的/意義]為緩解信息過載問題,本文提出一種基于時間和自適應TOP-N的圖書推薦算法--RTAT(Book recommendation based on Rating and Time and Adaptive Top-N Algorithm),能夠對用戶鄰居群體進行更為準確地劃分,對提高圖書推薦系統服務質量具有重大意義。[方法/過程]TOP-N算法是推薦系統中的一個關鍵算法,然而傳統TOP-N算法在對圖書用戶進行鄰居選取時并未考慮鄰居間的相互性。本文就傳統TOP-N算法進行改進--在進行近鄰選取時,將相互性作為一個重要篩選條件,利用近鄰集對用戶進行圖書推薦。[結果/結論]對真實圖書評分數據進行算法檢驗的結果表明,在考慮時間因素下,RTAT算法的圖書推薦系統的準確率為87.2%,相較于傳統TOP-N算法提高了10.8%。RTAT算法能夠獲取更為合理的鄰居關系,并達到提升推薦系統性能的目的。