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公开(公告)号:CN113590970A
公开(公告)日:2021-11-02
申请号:CN202110919211.5
申请日:2021-08-11
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/289 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于读者偏好的个性化数字图书推荐系统、方法、计算机及存储介质,属于人工智能推荐技术领域。具体包括,首先,对输入的数据进行处理,将图书文本转换为低维词嵌入向量。其次,将低维词嵌入向量词转化为具有图书语义的特征向量;再其次,根据读者历史浏览的直接行为和间接行为,计算读者兴趣度Id;再其次,将图书语义特征向量与读者兴趣度相融合生成读者偏好向量;再其次,计算候选图书语义特征向量与读者偏好向量之间的相似度量;最后,将相似度量计算结果输入到预测评分模块得到预测评分,输出候选图书的Top‑N作为推荐结果。解决现有技术中存在的数据稀疏性的技术问题,本发明提高了图书推荐的精确度。
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公开(公告)号:CN113590970B
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202110919211.5
申请日:2021-08-11
Applicant: 东北林业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/289 , G06Q50/26 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于读者偏好的个性化数字图书推荐系统、方法、计算机及存储介质,属于人工智能推荐技术领域。具体包括,首先,对输入的数据进行处理,将图书文本转换为低维词嵌入向量。其次,将低维词嵌入向量词转化为具有图书语义的特征向量;再其次,根据读者历史浏览的直接行为和间接行为,计算读者兴趣度Id;再其次,将图书语义特征向量与读者兴趣度相融合生成读者偏好向量;再其次,计算候选图书语义特征向量与读者偏好向量之间的相似度量;最后,将相似度量计算结果输入到预测评分模块得到预测评分,输出候选图书的Top‑N作为推荐结果。解决现有技术中存在的数据稀疏性的技术问题,本发明提高了图书推荐的精确度。
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