基于图书语义特征的推荐模型

作者:刘园园; 李雅琴*
来源:武汉工程大学学报, 2023, 45(03): 319-324.
DOI:10.19843/j.cnki.CN42-1779/TQ.202303025

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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