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题名基于细粒度评论挖掘的在线图书相似度计算研究
被引量:1
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作者
叶佳鑫
熊回香
孟璇
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机构
华中师范大学信息管理学院
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出处
《情报科学》
北大核心
2023年第1期166-173,共8页
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基金
国家社会科学基金重点项目“数智驱动的在线健康资源挖掘与智慧服务研究”(22ATQ004)
2022年度华中师范大学基本科研业务费(人文社科类)交叉科学研究项目“基于量化自我技术的个体健康管理研究”(CCNU22JC033)。
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文摘
【目的/意义】通过深度学习方法对图书评论进行细粒度挖掘,并基于挖掘结果优化图书间相似度计算结果。【方法/过程】首先从在线书评网站上采集图书评论,对评论进行词性分析构建属性词表,随后基于属性词表对评论进行类型标注,通过BERT-BiLSTM模型对标注数据进行学习以实现评论自动分类,最后通过BERT对分类后的评论进行向量表示,通过余弦相似度计算评论间的相似度以表征图书相似度。【结果/结论】本文构造的BERT-BiLSTM评论分类模型准确率、召回率和F1值分别达到0.922、0.921和0.921,可以较好地实现评论分类。通过模型将评论划分为文笔、人物、情节、概要、读者态度5种类型来计算图书间相似度可以得到较为契合的相似度结果。【创新/局限】相较于其他类型的评论,通过人物与情节类评论计算图书相似度的效果有待提高。以后可对这两类评论进行更为细粒度的分析。
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关键词
图书评论挖掘
评论分类
图书相似度
BERT
BiLSTM
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Keywords
book review mining
review classification
book similarity
BERT
BiLSTM
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分类号
G254
[文化科学—图书馆学]
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题名图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型的建立仿真
被引量:3
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作者
冯静
张福泉
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机构
新疆师范大学图书馆
北京理工大学软件学院
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出处
《沈阳工业大学学报》
EI
CAS
北大核心
2017年第2期188-192,共5页
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基金
国家教育部博士点基金项目(20121101110037)
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文摘
针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量,并以此为基础,采用相关反馈模型Rocchio算法对读者兴趣图书检索进行扩展,引入聚类分析法建立图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型.实验仿真结果表明,采用改进模型时,其挖掘效率、时间及误差均优于传统模型.
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关键词
图书信息
检索
读者兴趣偏好
挖掘模型
兴趣因子
兴趣距离
图书相似度
扩展
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Keywords
book information
retrieval
interest preference of readers
mining model
interest factor
interest in distance
book similarity
extension
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分类号
TP250.7
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名基于概念格的图书协同推荐研究
被引量:3
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作者
李云华
李新广
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机构
武汉大学信息管理学院
武汉大学图书馆
河南工业大学信息科学与工程学院
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出处
《图书情报工作》
CSSCI
北大核心
2012年第17期131-135,共5页
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文摘
提出一种基于概念格的图书协同推荐方法。首先建立用户与图书之间的概念格,然后根据概念格中图书节点之间的继承关系,从下向上回溯用户之间的共同偏好,快速计算用户之间的相似度,以确定目标用户的"最近邻居"。最后通过计算协同推荐值,实现对目标用户推荐其可能感兴趣的图书,从而为图书的协同推荐提供支持。
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关键词
数字图书馆协同推荐概念格相似度
最近邻居
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Keywords
digital library collaborative recommendation concept lattice similarity degree nearest neighbor
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分类号
TP391.3
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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