[发明专利]一种基于书评的书籍推荐方法及系统在审
| 申请号： | 201910109797.1 | 申请日： | 2019-02-11 |
| 公开（公告）号： | CN109885766A | 公开（公告）日： | 2019-06-14 |
| 发明（设计）人： | 邱奇志;李葭;陈睿;赵冬瑜 | 申请（专利权）人： | 武汉理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/9535 | 分类号： | G06F16/9535;G06F16/955 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人： | 魏波 |
| 地址： | 430070 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于书评的书籍推荐方法及系统，本发明以每一本书的书评全集作为研究对象，从书评内容的语言特征、语义内容等多个特征维度来探索这本书所的属性，通过深度学习方法计算词语之间的关联度，为书籍打上基于书评的标签，并结合机器学习与计量分析方法，设计可行的面向特征描述的标签模型；同时通过深度学习方法，使用中文维基百科语料库或其他新闻语料库，训练面向特征描述的词向量模型，在大型语料库中使用改进的word2vec三层神经网络计算书籍标签模型之间的距离，从而得到书籍之间的关联度，实现精准的基于书评的书籍推荐算法。 | ||
| 搜索关键词： | 书籍 标签模型 特征描述 关联度 语料库 三层神经网络 大型语料库 机器学习 计量分析 特征维度 维基百科 研究对象 语言特征 语义内容 词向量 算法 词语 全集 标签 学习 中文 改进 探索 | ||
【主权项】：
1.一种基于书评的书籍推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：从目标网站爬取相应书籍的书评并建立数据库保存数据；步骤2：建立书籍书评标签集；步骤3：建立自然语言标签库；步骤4：计算书籍书评标签集之间关联度；步骤5：根据关联度排名高低进行书籍推荐。
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