基于Word2vec的图书馆推荐系统多样性问题应用研究
Application Research Based on Word2vec Diversity in Library Recommender System作者机构：华东师范大学信息管理系上海200063 上海快健身体育管理有限公司上海200241
出 版 物：《图书馆杂志》 (Library Journal)
年 卷 期：2020年第39卷第3期
页 面：124-132页
核心收录：
学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学]
摘 要：图书馆个性化推荐系统强调推荐的精准性,无法满足读者的多样性需求。本文将深度学习算法引入图书馆推荐系统,探讨推荐多样性的问题。首先,依据历史借阅数据,结合时间序列,形成读者借阅行为的共现矩阵;然后将共现矩阵看作上下文的语境,利用Word2vec的潜在语义分析特性,识别读者可能的兴趣;最后挖掘读者可能的兴趣,并提供多样性的推荐结果。本文选取上海浦东图书馆541万余条借阅数据进行实验,对比关联分析的结果,验证了该方法在推荐多样性方面具有较好的效果。
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