【摘 要】
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针对图书馆图书推荐系统数据稀疏、语义缺乏、无法解决图书在时间上的局部共存问题,采用Word2vec技术,将读者借阅的所有图书作为一条具有上下文关系的图书序列,训练得到每本图书的向量表示,并将这些图书的向量进行求和,通过余弦距离计算图书在向量空间上的相似度,并与求和的值进行比较,选择比较接近的值的图书,形成推荐列表.采集西安航空学院图书馆2019年的借阅数据进行实验,推荐结果的相似性达到77％,相似性比较高,说明Word2vec在图书推荐系统的应用方面具有较强的适用性.
【机 构】
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西安航空学院图书馆,陕西西安710077
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针对图书馆图书推荐系统数据稀疏、语义缺乏、无法解决图书在时间上的局部共存问题,采用Word2vec技术,将读者借阅的所有图书作为一条具有上下文关系的图书序列,训练得到每本图书的向量表示,并将这些图书的向量进行求和,通过余弦距离计算图书在向量空间上的相似度,并与求和的值进行比较,选择比较接近的值的图书,形成推荐列表.采集西安航空学院图书馆2019年的借阅数据进行实验,推荐结果的相似性达到77％,相似性比较高,说明Word2vec在图书推荐系统的应用方面具有较强的适用性.
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