基于隐式问询的儿童绘本推荐系统

与一般推荐系统不同,由于儿童无法准确表述自己的阅读兴趣,儿童绘本推荐系统会出现特殊的冷启动问题。针对这个问题,提出一种基于隐式问询的个性化推荐技术,通过隐式询问儿童更容易回答的日常行为喜好,来推断儿童潜在的阅读喜好,提高推荐系统的准确率。首先,借助专家信息设计符合儿童日常行为的隐式问询题目;然后,建立隐式问询儿童兴趣模型,并计算出儿童的阅读兴趣;最后,生成绘本推荐列表。在全国连锁企业老约翰绘本馆和皮克布克绘本王国提供的真实数据集上进行了相关对比实验,实验结果表明,该隐式问询推荐技术有更高的准确度,能有效缓解儿童绘本推荐中用户冷启动问题。

基于儿童绘本的功能性研究谈绘本书目推荐

儿童绘本作为被国际教育界高度认可的儿童读物,是公共图书馆开展少儿阅读推广的重要载体。绘本书目推荐是图书馆一项常规的阅读推广工作,但目前公共图书馆基于绘本的阅读推广活动多是以故事会、绘本制作、故事表演等形式吸引读者,对书目推荐这项基础工作有所疏忽。本文通过对儿童绘本的广泛考察和归纳,对儿童绘本的功能性进行梳理,再结合现阶段书目推荐工作的问题提出对策,以期改进公共图书馆的绘本推荐工作。