基于知识图谱和读者画像的图书推荐检索研究

作者：陈玲洪^*; 潘晓华

来源：数据分析与知识发现, 2023, 1-16.

• 知识图谱
• 读者画像
• 个性化推荐

[目的]通过将知识图谱和读者画像技术应用于图书推荐检索，针对数据稀疏和冷启动问题，提高图书推荐检索的精准度。[应用背景]应用于浙江工业大学图书馆管理系统，涵盖2020年5月至2022年5月期间的借阅数据，包含220636条借阅记录，60162本图书、15916个读者。[方法]通过构建读者-图书知识图谱，结合图书主题模型和读者画像分别对图书之间的语义关联和读者偏好进行建模，挖掘读者-读者、读者-图书以及图书-图书背后的语义关联，针对性的改善数据稀疏和冷启动问题。[结果]实验结果表明，相较于对比的协同过滤算法，本文所提出的方法精准度提升达到了15.1%，且在冷启动环境下的召回率达到了51.44%。[结论]基于知识图谱和读者画像的图书检索技术能有效改善数据稀疏和冷启动问题，具有较好的应用前景。

• 单位
  浙江工业大学; 浙江大学