[发明专利]一种基于公开数据的图书推荐的方法有效
申请号: | 201910066005.7 | 申请日: | 2019-01-24 |
公开(公告)号: | CN109918563B | 公开(公告)日: | 2023-10-20 |
发明(设计)人: | 王会进;朱蔚恒;龙舜;涂能彬;李田章;黄穗 | 申请(专利权)人: | 暨南大学 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06Q30/0601 |
代理公司: | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人: | 汤东凤 |
地址: | 510632 广*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 公开 数据 图书 推荐 方法 | ||
本发明公开了一种基于公开数据的图书推荐的方法,具体涉及数字图书馆领域,具体包括以下推荐方法:网上书店书籍数据采集、网上书店能提供信息的书籍的阅读价值评估、馆藏特色书籍数据采集、馆藏特色书籍的阅读价值评估、图书推荐策略以及对外提供图书阅读价值和推荐服务的接口共六个步骤,本发明借助集体智慧的图书推荐技术,通过网络技术不断采集各大网络书店发布的图书销售和推荐信息,根据这些公开数据作为推荐参考标准的思路,集合数量远超一个图书馆的用户的海量用户的阅读体验和智慧,来完成对图书阅读价值的分析,以便向读者推荐最适合的图书,并且可根据图书各类馆藏图书的不同特点和用户的个性化需求提供有针对性的推荐方案。
技术领域
本发明涉及数字图书馆技术领域,更具体地说,本发明涉及一种基于公开数据的图书推荐的方法。
背景技术
当前,出版事业的蓬勃发展向人民提供了越来越多的书籍,而读者对阅读的需求越来越高,由于读者的背景不同,对图书推荐的要求呈现多样性的特点。以图书馆为例,除了藏书不断增加外主要变化还集中在内部的环境氛围和工作人员的服务素质上,针对用户的个性化、主动化、高效率信息服务等方面越来越强烈的需求响应不足,特别是在提供良好的图书咨询服务方面。读者通常希望图书馆能根据查阅请求推荐一些相关书籍资料以便进行选择。当前图书馆系统在这一方面大多只能提供非常有限的服务,或者依赖图书馆人员参差不齐的专业水平,或者根据该图书馆有限的用户借阅记录推荐图书。而无论单一图书馆还是将多个图书馆的数据实现共享仍然是一个规模较小的数据集,难以实现非常准确而全面的图书推荐服务;
图书馆信息服务的发展方向是提供个性化信息服务,帮助读者发现图书,提高图书利用率和借阅率,解决日益膨胀的“图书信息过载”问题。目前,这一领域的工作主要侧重面向数字图书馆领域。面向传统图书馆的图书借阅的个性化图书信息服务尚未在实际应用领域中取得明显的进展。国外较早开展了图书馆信息推荐系统的信息服务技术研究工作,如斯坦福大学的FAB推荐系统和康奈尔大学的My Library系统。国内较早成功开发并应用的是浙江大学图书馆的“我的图书馆”系统,相关研发主要研究图书馆内或者网上书店中的图书之间的关联规则,设计出计算相关的推荐算法,向读者推荐相关图书列表。大多使用基于内容的推荐和协同过滤推荐两类技术;
基于内容的推荐:它根据用户过去喜欢的产品为用户推荐和他过去喜欢的产品相似的产品。其过程一般包括以下三步:1)为每个项抽取出一些特征;2)利用一个用户过去喜欢(及不喜欢)的项的特征数据,来学习出此用户的喜好特征;3)通过比较上一步得到的用户喜好特征与候选项的特征,为此用户推荐一组相关性最大的项。该类方法的优点是:1)用户之间的独立性;2)结果易于解释;3)新的项目可立即获得推荐。而缺点则包括:1)项目也许不易抽取特征;2)无法得到用户的潜在兴趣特征;3)无法为新用户作出推荐;
协同过滤推荐:亚马逊(amazon.com)网上书店和Facebook广告推荐使用的是协同过滤推荐(Collaborative Filtering recommendation)算法,通过分析用户兴趣,在用户群中找到指定用户的相似(兴趣)用户,综合这些相似用户对某一信息的评价,形成系统对该指定用户对此信息的喜好程度预测。协同过滤有下列优点:(1)能够过滤难以进行机器自动基于内容分析的信息;(2)能够基于一些复杂的,难以表达的概念(信息质量、品位)进行过滤;(3)推荐的新颖性。缺点是:(1)用户对商品的评价非常稀疏,这样基于用户的评价所得到的用户间的相似性可能不准确(即稀疏性问题);(2)系统性能会随着用户和商品的增多而降低;(3)如果从来没有用户对某一商品加以评价,则这个商品就不可能被推荐(即最初评价问题)。因此,现在的电子商务推荐系统都采用了几种技术相结合的推荐技术。
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