图书馆文献信息资源智能推荐检索平台设计

针对当前方法设计的图书馆文献信息资源推荐检索平台存在的检索效率低和召回率低的问题,提出图书馆文献信息资源智能推荐检索平台设计方法。通过平台架构、检索接口、平台功能设计构成图书馆文献信息资源智能推荐检索平台的框架,其中平台架构设计包括信息库连接和可视化信息,根据数学工具和语言完成图书馆文献信息资源智能推荐检索平台中检索接口设计,平台功能包括资源显示、资源检索、信息编辑和空间分析。将隐式方法与显示方法相结合构建用户兴趣模型,在用户兴趣模型的基础上通过冷启动阶段和推荐阶段完成图书馆文献信息资源的智能推荐和检索。实验结果表明,所提方法可在较短的时间内完成图书馆文献信息资源的推荐和检索,且检索得到的资源完整度较高,验证所提方法的检索效率高、召回率高。

基于人工智能的图书馆信息资源推荐检索平台设计

为解决传统推荐检索平台在实际应用中存在的检索效率低问题,开展基于人工智能的图书馆信息资源推荐检索平台设计研究。对平台框架及检索接口进行设计,构建图书馆信息资源聚合数据库,基于人工智能对图书馆用户偏好值进行计算,在此基础上进行图书馆信息资源推荐,完成图书馆信息资源推荐检索平台设计。实际运行测试结果表明该平台与基于稀缺理论的推荐检索平台相比,检索效率更高,且检索结果能够充分满足用户预期偏好。