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基于异构网络表示学习的相关图书推荐研究

随着图书资源的不断丰富,读者获取感兴趣图书的难度不断增大,图书推荐技术随之产生。利用用户信息、图书信息以及用户购买或是借阅的记录来预测用户可能感兴趣的图书,主动地为用户推荐图书,使得用户可以快速、准确地获得相关图书,并节约大量时间。此外,优质的图书推荐方法也能够帮助图书销售平台提升其精准化推荐的能力,从而增强自己的核心竞争优势。图书推荐主要包括以下三种方法,分别是基于内容的、基于协同过滤的和基于关联规则的图书推荐。上述三种图书推荐方法都易于理解,对于输入数据的要求简单,在图书推荐方面取得了一定的效果,但是所用信息还不够充分,分别只利用了图书内容、图书-用户二者间的关系以及图书-图书之间的关系,而图书与作者、类别等更多特征信息之间的关系经常被忽略,并且还存在推荐的图书在内容上都极相似的问题,缺乏多样性,推荐种类多样的图书可以为用户提供更多的选择,满足那些兴趣广泛的用户的需求。由此,本文希望可以在推荐过程中融合更多的图书特征信息,从...  (本文共66页) 本文目录 | 阅读全文>>

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