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题名图书类别的多层表示学习
被引量:1
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作者
施航海
王琰
罗鹏杰
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机构
厦门理工学院图书馆技术部
厦门理工学院计算机与信息工程学院
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出处
《图书馆论坛》
CSSCI
北大核心
2018年第8期129-134,共6页
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基金
福建省中青年教师教育科研项目"图书类别的多层表示推荐应用研究"(项目编号:JZ170332)
福建省中青年教师教育科研项目"基于大数据的高校图书馆智能服务技术研究"(项目编号:JAT170436)研究成果
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文摘
随着学科交叉发展,传统的中图分类法存在一定的局限性。中图法是一种树状结构的分类方法,每种分类的父类有且仅有一个,而交叉学科理应有多个父类。因此,需要在分类法中引入多层表示方式,以便正确表示图书类别,提高图书借阅时书籍推荐准确率。图书借阅信息由读者的借阅序列构成,每次借阅会包含多个图书类别。这些类别可以是中图法表示的分类号,也可以是对标题词汇进行聚类得到的词汇群。文章引入一种能提供两类关联信息(借阅序列和每次借阅中并发出现的类别)的层次结构,提出可扩展的两层神经网络框架Bib2Vec,能基于图书类别和读者借阅序列,从借阅数据中学习多层的图书类别表示方式。
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关键词
多层表示学习
类别嵌入
神经网络
图书推荐
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Keywords
multi-layer representation learning
class embedded
neural networks
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分类号
G254
[文化科学—图书馆学]
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