典型文献
基于图表示学习和深度学习的图书推荐研究
文献摘要：
基于图表示学习算法从图书相关信息异构图中提取图书元特征,使用向量空间模型从图书标题文本信息中提取图书内容特征,将图书元特征与图书内容特征合并为图书特征后使用深度学习领域自编码器模型完成图书推荐.采用高校图书馆的图书数据与读者借阅记录展开实验,对相关方案进行验证.实验结果表明图书元特征的引入可以提高图书推荐准确率,拓展了图书特征研究和提取的视野.
文献关键词：
图书推荐;深度学习;元特征;图表示学习;自编码器
中图分类号：
作者姓名：
林宽欣
作者机构：
调兵山市图书馆,辽宁调兵山112700
文献出处：
引用格式：
[1]林宽欣-.基于图表示学习和深度学习的图书推荐研究)[J].图书馆学刊,2022(06):87-92
A类：
B类：
图书推荐,图表示学习算法,异构图,元特征,向量空间模型,书标,标题,文本信息,图书内容,内容特征,特征合并,使用深度,学习领域,自编码器,成图,高校图书馆,借阅记录
AB值：
0.299108
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