基于深度学习的图书馆个性化推荐系统的研究

• 作者: 王心妍 陈群英
• 来源期刊: 现代科学仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 深度学习 图书馆 个性化推荐系统
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 仪器研制与开发
• 页码范围: 44-47
• 页数: 4页
• 分类号: TP301.6
• 字数: 3007字
• 语种: 中文

摘要

当前图书馆的推荐系统大多数是基于内容的推荐技术和基于协同过滤的推荐技术,但是这些推荐系统忽视了读者个性化信息的深层次特征.为了完善图书管图书推荐系统功能,文章提出了基于受限玻尔兹曼机与协同过滤的图书推荐算法的图书馆推荐系统,并对算法的性能进行仿真实验,结果表明,提出的算法应用效果较好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈群英	西安培华学院智能科学与信息工程学院	21	27	3.0	3.0
2	王心妍	西安培华学院智能科学与信息工程学院	22	160	5.0	12.0