Multi-Feature Fusion Book Recommendation Model Based on Deep Neural Network

The traditional recommendation algorithm represented by the collaborative filtering algorithm is the most classical and widely recommended algorithm in the practical industry.Most book recommendation systems also use this algorithm.However,the traditional recommendation algorithm represented by the collaborative filtering algorithm cannot deal with the data sparsity well.This algorithm only uses the shallow feature design of the interaction between readers and books,so it fails to achieve the high-level abstract learning of the relevant attribute features of readers and books,leading to a decline in recommendation performance.Given the above problems,this study uses deep learning technology to model readers’book borrowing probability.It builds a recommendation system model through themulti-layer neural network and inputs the features extracted from readers and books into the network,and then profoundly integrates the features of readers and books through the multi-layer neural network.The hidden deep interaction between readers and books is explored accordingly.Thus,the quality of book recommendation performance will be significantly improved.In the experiment,the evaluation indexes ofHR@10,MRR,andNDCGof the deep neural network recommendation model constructed in this paper are higher than those of the traditional recommendation algorithm,which verifies the effectiveness of the model in the book recommendation.

Design and Implementation of Book Recommendation Management System Based on Improved Apriori Algorithm

The traditional Apriori applied in books management system causes slow system operation due to frequent scanning of database and excessive quantity of candidate item-sets, so an information recommendation book management system based on improved Apriori data mining algorithm is designed, in which the C/S (client/server) architecture and B/S (browser/server) architecture are integrated, so as to open the book information to library staff and borrowers. The related information data of the borrowers and books can be extracted from books lending database by the data preprocessing sub-module in the system function module. After the data is cleaned, converted and integrated, the association rule mining sub-module is used to mine the strong association rules with support degree greater than minimum support degree threshold and confidence coefficient greater than minimum confidence coefficient threshold according to the processed data and by means of the improved Apriori data mining algorithm to generate association rule database. The association matching is performed by the personalized recommendation sub-module according to the borrower and his selected books in the association rule database. The book information associated with the books read by borrower is recommended to him to realize personalized recommendation of the book information. The experimental results show that the system can effectively recommend book related information, and its CPU occupation rate is only 6.47% under the condition that 50 clients are running it at the same time. Anyway, it has good performance.

Book Recommendation: Advances in Water Quality Control

Book Recommendation: Advances in Water Quality Control Gail Krantzberg, Aysegul Tanik et al. Scientific Research Publishing, 2010 316 pages ISBN: 978-1-935068-08-2 Paperback (US$89.00) E-book (US$89.00) Order online: www.scirp.org/book Order by email: bookorder@scirp.

Book Recommendation: Advanced MIMO Systems

Book Recommendation: Advanced MIMO Systems Kosai Raoof and Huaibei Zhou Scientific Research Publishing, 2009 234 pages ISBN: 978-1-935068-02-0 Paperback (US$80.00) E-book (US$100.00) Order online: www.scirp.org/book Order by email: bookorder@scirp.

Research and implementation of a personalized book recommendation algorithm --Taking the library of Jinan University as an example

Abstract： Taking the basic data and the log data of the various businesses of the automation integrated management system of the library in Jinan University as the research object this paper analyzes the internal relationship between books and between the books and the readers, and designs a personalized book recommendation algorithm, the BookSimValue, on the basis of the user collaborative filteringtechnology. The experimental results show that the recommended book information produced by this algorithm can effectively help the readers to solve the problem of the book information overload, which can bring great convenience to the readers and effectively save the time of the readers＇ selection of the books, thus effectively improving the utilization of the library resources and the service levels.

The Books Recommend Service System Based on Improved Algorithm for Mining Association Rules

The Apriori algorithm is a classical method of association rules mining.Based on analysis of this theory,the paper provides an improved Apriori algorithm.The paper puts foward with algorithm combines HASH table technique and reduction of candidate item sets to enhance the usage efficiency of resources as well as the individualized service of the data library.

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Book 1: (Editor-in-Chief: Shi Yafeng; Published by Elsevier and Science Press Beijing in 2008, 539 pages) Glaciers and Related Environments in China Since the professional institution for glaciology attached to the Chinese Academy of Sciences was established in 1958, studies of glaciers in alpine regions, and of Quaternary glaciations throughout

Booktok社区平台阅读推广的经验与启示

[目的/意义]分析Booktok社区对阅读推广的作用逻辑,旨在为我国图书馆推进全民阅读提供参考。[方法/过程]通过文献分析等研究方法,概述Booktok社区的基本情况,分析了Booktok社区与阅读推广实现路径,并利用用户对话理论,探究了Booktok社区的效应现象,在此基础上提出了对我国图书馆推进阅读推广的启示。[结果/结论]Booktok实现阅读推广的主要途径分别是情境化的书籍推荐、交互性的虚拟社区交流、场景性的阅读空间呈现和生产性的知识延伸。基于对话理论的分析,社区认同的情感连接、感知真实的身份构建和视听美学的情绪共振,是Booktok取得良好效果的主要原因。这对我国图书馆进一步进行阅读推广或有启示,如国内抖音等社交媒体平台可作为图书馆开展阅读推广服务的平台,并精准处理推送内容以增强用户交互性,综合使用视听元素,营造阅读美学体验,促进书香社会的构建。

人工智能在数字馆员视频荐书中的应用价值及未来展望

本文首先探讨了AI虚拟主播在图书推荐领域的现状,分析了其技术应用、用户接受度及市场趋势。接着深入剖析了视频荐书、AI赋能数字馆员视频荐书在阅读推广中的价值和优势,进一步展望了数字馆员视频荐书的发展空间,最后聚焦AI数字馆员视频荐书的问题、发展重点,提出了未来在技术创新、用户体验优化以及知识服务模式拓展等方面的创新思考,以期为图书馆服务创新提供理论支持和实践指导。

公共图书馆线上图书推荐影响力、模式及策略实证研究

文章以2022年公共图书馆在官方微信公众平台推送的图书推荐类推文为研究对象,分析公共图书馆微信公众平台的社会影响力、公共图书馆基于微信公众平台的图书推荐模式、图书推荐的品牌和所推荐图书的类型分布等内容,并提出了切实可行的公共图书馆基于微信公众平台进行图书推荐的策略,以期促进我国公共图书馆图书推荐工作的开展。

考虑数据稀疏性的图书推荐协同过滤算法仿真

图书推荐算法易忽略数据稀疏性问题,导致推荐结果与用户感兴趣内容之间存在较大的偏差。在考虑数据稀疏性的基础上提出一种图书推荐协同过滤算法,对数据预处理,通过对用户和用户之间综合信任度分析,利用分布估计算法对用户兴趣建模;构建用户兴趣簇类集,划分用户兴趣,从中选择出与检索对象最接近的邻居;计算邻近项目得分,按照从大到小的顺序排列,排名靠前的资源项即为图书推荐结果。实验结果表明,所提方法在推荐500本图书时,用时在12s内,且降低了平均绝对误差和均方根误差,实现了最精准的图书推荐。

培养专家型儿童图书馆员:图画书阅读与书目推荐指南

文章探讨了提升儿童图书馆员专业素养的关键路径,包括图画书的广泛阅读、书目推荐的意义和方法、图画书鉴赏能力的培养及推荐书目之前的准备工作。同时提出,通过大量阅读、积累实际案例以及与出版社的沟通,图书馆员可以为读者提供更精准的服务,激发儿童的阅读兴趣,并成为儿童阅读的专业指导者,为儿童的早期阅读发展提供支持。

数智时代高校图书馆全链路、一站式图书荐购服务平台的设计与应用研究

读者荐购是国内各高校图书馆文献资源采访过程中的重要一环,但目前很多高校图书馆使用的图书荐购系统普遍存在荐购功能简单、无法一站式推荐和处理、信息反馈不及时和数据管理缺位等问题。文章以浙江大学图书馆“求是荐书”平台为例,提出了一种融合多荐购渠道、支持多类型资源推荐与使用的全链路、一站式、智能化图书荐购服务平台建设模式,以期为其他高校图书馆的图书荐购工作提供参考。

胸痹中医古籍证据的评价、推荐及辨证规律研究

目的:运用中医古籍证据评价方法对中医古籍中治疗胸痹的方剂证据进行系统评价和推荐,并总结其辨证规律。方法:文献来自第5版《中华医典》及中国中医科学院中医药信息研究所开发的“国医典藏”数据库。对1911年(包括1911年)以前治疗胸痹的古方进行收集、筛选,应用《中医古籍防治证据评价分级量表》(胸痹)进行评价与分级,用拟定的推荐标准进行证据推荐。结果:最终纳入155条治疗胸痹的中医古籍证据,其中31条证据被评价为高等级证据,65条证据被评为中等级证据,59条证据被评为低等级证据。遵循“以方测证”思维方法,可得胸痹的证型为寒凝心脉(34.19%)、气滞心脉(23.87%)、瘀血痹阻(16.13%)、痰浊凝滞(9.68%)、心阳不足(5.81%)、心气不足(4.52%)、心阴亏虚(3.87%)及心阳痹阻(1.94%)。源自《金匮要略》的人参汤、茯苓杏仁甘草汤、瓜蒌薤白半夏汤、枳实薤白桂枝汤、瓜蒌薤白白酒汤,《太平惠民和剂局方》的苏合香丸、失笑散,《正体类要》的归脾汤8条古籍证据进行强推荐,乌头赤石脂丸、丹参饮、血府逐瘀汤、橘枳姜汤4条古籍证据进行弱推荐,其他古籍证据暂不推荐。结论:《金匮要略》是治疗胸痹的经典古籍,具有完备的辨证论治体系;化痰法和活血法是治疗胸痹的基本治法,瓜蒌薤白三方、血府逐瘀汤等是治疗胸痹的重要方剂。

基于标签相似度的数字化书籍资源智能推荐算法

针对为帮助读者快速找寻所需的书籍、避免数字化信息出现过载问题,提出基于标签相似度的数字化书籍资源智能推荐算法。首先,根据数字图书馆系统中已录入的用户信息,获取用户特征相似度、用户兴趣相似度,并将其看作综合相似度指标;然后,结合标签相似度指标,获取目标用户书籍资源的相似近邻;最后,将用户浏览过的书籍资源标签构成标签集,通过用户隐式行为评分和线性加权融合相混合的推荐方法,将目标用户喜欢的数字化书籍资源构成推荐列表,并推荐给目标用户。实验结果表明,相比于传统推荐算法,该算法的推荐效果更好。

基于ISODATA聚类算法的个性化图书精准推荐方法研究

[目的/意义]为提高高校图书馆图书个性化推荐的效率和用户满意度,提出了一种有效的在线图书推荐方法,使用聚类的方法对图书进行分类,然后根据图书的相似度来推荐新书。[方法/过程]提出基于ISODATA聚类方法,可以实时调整聚类的精细程度。对10个不同的用户进行测试计算其TPR、FPR和F1 score。FPR的平均值低于TPR的平均值,这意味着分类器更致力于将读者不感兴趣的书从读者的列表中剔除。此外,绘制了TPR-FPR分布图,以得到分类器精度的图形化表示。[结果/结论]将所提出的算法与基于k-means聚类的推荐算法进行了对比,结果表明基于ISODATA聚类算法的推荐方法较基于传统聚类算法更加准确有效。

基于协同过滤和TransH改进的图书智能推荐算法

目前市场上普遍使用的图书推荐系统是基于传统协同过滤算法实现,这类系统需要大量用户的借阅或者评分交互数据,忽视了图书之间的联系,容易导致系统推荐准确率低、过拟合以及冷启动等问题。因此,采用协同过滤算法与知识图谱TransH模型结合实现对图书的推荐,通过对图书构建相应的知识图谱,将图书知识图谱映射到低维向量空间中获取其实体以及关系的向量表示,计算出图书之间的语义相似度,结合协同过滤算法计算出的用户相似度得出推荐图书的混合相似度推荐列表,根据混合相似度列表进行预测生成Top-K推荐列表。实验结果表明,推荐结果更加合理准确,提高了用户寻找目标图书的效率。

基于人工智能的图书推荐系统的研究与实践

致力于开发一款基于人工智能技术的图书推荐系统,旨在提升推荐的精准度和个性化水平。通过深入剖析人工智能原理、图书推荐系统框架与设计,以及算法的优化与选择,成功地构建了这一系统并完成了部署。实验结果显示,系统在推荐准确性和个性化方面均展现出优异性能。然而,也意识到研究中存在的不足,并期待未来能进一步拓展和完善。总体而言,这项研究为图书推荐系统的发展提供了有益的参考和启示。

基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法研究

信息技术的广泛应用,导致网络信息快速增长,引发信息过载和混乱,使人们在搜索时难以找到有用数据,推荐系统的相关研究因此产生。基于传统搜索引擎技术的图书检索系统虽然具备高覆盖率,但无法准确反映读者偏好,导致图书推荐结果的准确率较低。针对上述问题,提出一种基于贝叶斯网络的分众化图书智能推荐算法。首先,利用关联规则算法对问卷调研数据进行挖掘,寻找读者与喜爱的图书类型之间的关联。其次,对关联规则算法挖掘出的结果进行深入分析。最后,利用贝叶斯网络建立一种个性化的图书智能推荐模型。实验结果表明,该方法提高了图书推荐结果的准确性与可靠度,且能够有效挖掘读者阅读偏好,简化图书推荐流程,达到了针对不同群体、不同种类的读者进行个性化图书推荐的目的。

基于协同过滤和特征工程的图书推荐系统研究及云图构建

面向图书馆联机公共目录检索(OPAC)系统,提出一种基于协同过滤结合特征工程的加权图书推荐算法。所提算法运用协同过滤的思想,通过分析图书借阅历史,对兴趣相似的用户进行聚类。引入图书借阅次数、上架时间、排架相邻度、专业相关度等特征项,经过特征编码后,利用加权算法计算出图书推荐指数。此外,针对推荐系统的冷启动和稀疏性问题,提出解决策略。测试结果表明,所提算法实现了完整的图书推荐系统及推荐图书的云图构建。