首页 期刊 情报科学 融合用户智能标签与社会化标签的推荐服务 【正文】

融合用户智能标签与社会化标签的推荐服务

作者:贾伟; 刘旭艳; 徐彤阳 山西财经大学信息管理学院; 山西太原030006
用户智能标签   社会化标签   图书推荐   深度学习  

摘要:【目的/意义】通过对用户和资源进行挖掘帮助用户找到自己感兴趣的资源已成为新网络环境下普遍存在的服务方式之一,图书资源推荐服务不仅可以提高图书资源利用率,而且对于满足读者需求、提高用户满意度具有重要现实意义。【方法/过程】针对目前图书推荐过程中存在的问题,提出融合人工智能和社会化标签的方法实现书目推荐的思路,在深入分析用户兴趣与社会化标签、相似用户群之间的关系的基础上,提出一种融合用户智能标签与社会化标签的推荐方法,并给出该推荐方法的详细流程。【结果/结论】实验结果表明,与传统的方法相比,本文提出的融合方法具有更好的效果。

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