基于词向量的图书馆图书推荐模式研究

• 作者: 杨志明
• 来源期刊: 现代商贸工业
• 学科: 工学
• 关键词: 图书馆 推荐系统 词向量 word2vec 协同过滤
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 工程管理与技术
• 页码范围: 189-190
• 页数: 2页
• 分类号: TB
• 字数: 2110字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19311/j.cnki.1672-3198.2019.04.093

摘要

个性化推荐算法中,传统的协同过滤算法通常存在数据稀疏和计算复杂的问题,造成实际推荐效果不够理想.据此,针对图书馆图书推荐问题,提出了基于词向量的图书推荐算法,实验中通过和传统的协同过滤算法对比,基于词向量的方法不管是在计算图书相似性还是实际推荐效果均显著提升.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨志明	燕山大学理学院	1	0	0.0	0.0