基于深度学习的图书馆个性化图书推荐系统效能评估研究

面对图书馆丰富资源引发的信息检索难题,此项研究开发并评估了深度学习驱动的个性化图书推荐系统。通过对深度学习在资源推荐应用的彻底研究,我们构建了一个高效能的模型,并采用准确率、召回率和AUC等多方面的衡量标准来进行全面的评估。研究发现该平台在增强推荐质量和提高顾客满意度方面取得了显著成效,特别是在处理庞大数据集的能力上显示了其突出的优越性。研究进一步审视了建议机制的关键属性例如构想原则、功能展示、顾客互动感受以及资料处理能力,针对图书馆资产的定制化推介提供了新颖构想。