【摘 要】
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随着高校数字图书馆馆藏数据的成倍增长，大学生寻找其感兴趣的图书资源的难度变大.因此，如何能够让大学生快速地找到自己感兴趣的图书，成为了新的研究领域.本文对图书借阅信息进行了分析，构建了多目标优化视角下的图书借阅模型.将图书借阅社区网络问题建模成数学优化问题，借助网络拓扑结构，采用粒子群群体智能思想，构建了关于大学生借书事件的复杂网络，并对大学生借书事件采用粒子群算法进行优化.最终，将借书事件按照图
【基金项目】
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陕西省哲学社会科学重大理论与现实研究问题项目（2012ND0439）； 陕西省榆林市科技计划项目（CXY-2020-014-03）； 陕西省榆林市社会科学专项资金规划项目（YLSKGH2020-34）；
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随着高校数字图书馆馆藏数据的成倍增长，大学生寻找其感兴趣的图书资源的难度变大.因此，如何能够让大学生快速地找到自己感兴趣的图书，成为了新的研究领域.本文对图书借阅信息进行了分析，构建了多目标优化视角下的图书借阅模型.将图书借阅社区网络问题建模成数学优化问题，借助网络拓扑结构，采用粒子群群体智能思想，构建了关于大学生借书事件的复杂网络，并对大学生借书事件采用粒子群算法进行优化.最终，将借书事件按照图书的属性聚为社区，从而可以得到大学生学习群体社区，进而精准地把相关图书推荐给大学生.经过实验证明，在推荐10本图书的情况下，本文提出的粒子群优化算法推荐准确率提高了11%、覆盖率提升了13%.
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