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摘要
为了充分利用图书丰富的文本信息，更准确地表达图书属性，为读者提供更精准的图书推荐服务，提出了一种基于图书语义特征的深度学习推荐模型。该模型将预训练模型（BERT）与文本卷积神经网络（TextCNN）相结合提取图书语义特征。首先利用BERT网络对图书书名、内容摘要等图书文本信息生成向量表示；然后将获得的字向量通过TextCNN模型抽取文本局部特征，再与句向量一起输入神经网络进行训练，得到图书向量；最后将提取的图书特征与读者年龄、性别、专业等人口属性特征拼接后输入多层神经网络进行模型训练，获得预测结果。实验结果表明：所提出的模型对比其他模型推荐效果有较大提升。
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