基于多注意力机制的多粒度读者画像分析

作者：贺海玉

来源：微型电脑应用, 2023, 39(12): 143-146.

• 读者画像
• 注意力机制
• 多粒度
• 日志
• 高校图书馆

在计算机信息时代，传统的图书馆管理服务已经不能满足大学生多变的阅读需求。为了帮助高校更全面地了解读者需求，提供精准化的阅读服务，研究利用卷积和图卷积网络分别提取读者内部与读者之间的特征，利用自注意力机制对数据信息降噪处理，并计算特征权重大小，融合所有特征构建基于多层注意力网络的联合读者画像预测模型。结果显示，该模型将读者群体分为四类，分别占比45.28%、23.14%、15.09%、16.49%。联合模型学习耗时71.06 s,较比较模型分别低72.23 s、68.94 s;最高准确率值为91.09%,最大F1值为89.23%,综合性能良好。该模型可以帮助图书馆改进图书管理工作并提供精准化服务。