基于图书语义信息的推荐方法研究

摘要：

图书推荐是图书馆个性化服务的重要一环,由于缺少图书内容标签和语义信息,现有图书推荐技术表现不佳.文章利用卷积神经网络的特征提取功能,对图书主题信息进行挖掘,得到图书的语义标签,然后根据图书语义特征和读者的评分记录计算读者的阅读偏好,接着利用多层神经网络将上述特征和读者的人口统计特征、图书出版信息转化为读者特征向量和图书特征向量,通过计算向量相似度将得分靠前的图书推荐给读者.实验结果表明,该方法可以有效学习图书语义和读者偏好的关联因子,有着较高的性能.

关键词：图书推荐、语义标签、卷积神经网络、主题模型

分类号：TP393.09;G250.7;TP181

资助基金：国家自然科学基金71790612

在线出版日期：2018-12-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45