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当前图书馆的推荐系统大多数是基于内容的推荐技术和基于协同过滤的推荐技术,但是这些推荐系统忽视了读者个性化信息的深层次特征。为了完善图书管图书推荐系统功能,文章提出了基于受限玻尔兹曼机与协同过滤的图书推荐算法的图书馆推荐系统,并对算法的性能进行仿真实验,结果表明,提出的算法应用效果较好。
基于深度学习的图书馆个性化推荐系统的研究
【摘 要】
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当前图书馆的推荐系统大多数是基于内容的推荐技术和基于协同过滤的推荐技术,但是这些推荐系统忽视了读者个性化信息的深层次特征。为了完善图书管图书推荐系统功能,文章提出
【机 构】
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西安培华学院智能科学与信息工程学院
【出 处】
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现代科学仪器
【发表日期】
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2018年6期
【基金项目】
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西安培华学院2018年度校级科研课题“基于深度学习的图书馆个性化推荐系统的研究”项目(项目编号PHKT18013).
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