【摘 要】
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针对海量在线资源带来的“信息迷航”情况,本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型。首先对深度学习的特点进行分析,再运用其对数字图书馆用户进行画像建模,根
【机 构】
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南京审计大学图书馆,江苏省生态环境监控中心,河海大学图书馆
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针对海量在线资源带来的“信息迷航”情况,本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型。首先对深度学习的特点进行分析,再运用其对数字图书馆用户进行画像建模,根据用户特征、行为与偏好等信息,构建用户画像,再根据提取到的用户画像特征,结合深度学习算法,引入用户特征与时间关系参数,提高用户与资源间的匹配度,以此实现数字图书馆资源个性化推荐,并进行实验。实验结果表明,所提方法准确率可达77.34%,AUC最大值为92.55%,且具有良好的运行效率,对于数字图书馆资源个性化推荐的研究具有一定的参考价值。
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