我国每年出版图书50多万种,造成图书馆特藏文献资源建设工作面临信息过载的问题,基于人工智能的推荐系统可以有效缓解信息过载,解决特藏文献难发现、难收全的现实问题。本研究通过将深度学习技术融入推荐系统中,构建图书馆特藏文献需求模型,设计出特藏文献自动识别系统,通过介绍其工作流程与效果,为图书馆开发个性化、高性能的特藏文献推荐工具提供参考与借鉴。
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