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脉脉不得语

基于内容的生成式图书协同推荐方法研究 Research on Content based Generative Book Collaborative Recommendation Method 作者： 程川生 1 辛鑫 2 王一丹 2 李小洁 1 作者单位： 1. 山东大学图书馆 2. 山东大学计算机科学与技术学院 通讯作者： 李小洁 Email:lixiaojie@sdu.edu.cn 提交时间： 2024-09-01 10:46:17 摘要: [目的]通过生成式图书推荐方法，减轻图书资源信息过载问题，丰富读者在线体验。[应用背景] 应用于山东大学图书馆图书推荐服务，涵盖2017年后采购的部分图书信息111479条，相关读者信息31840条，借阅记录390300条。[方法] 对于借阅次数＞1图书推荐，采用协同信息与内容特征信息融合增强的生成式推荐算法。对于借阅次数≤1的图书推荐，采用基于预训练语言模型的内容推荐方法，解决冷启动问题。[结果] 实验结果表明，对于借阅次数超过1图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法Recall@100提升达到了18.9%，NDCG@100提升达到了16.8%；对于不存在借阅历史的图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法Recall@100达到了0.3053，NDCG@100达到了0.088；对于借阅次数不超过1的图书来说，相较于LightGCN算法，本文所提出的方法在Recall@100达到了0.0145，NDCG@100提升了132%。[结论] 统一内容特征及协同信息的生成式图书推荐方法性能优越，能够在减轻信息过载、丰富读者在线体验方面发挥重要作用。 图书推荐 生成式模型 协同过滤 来自： 李小洁 会议： 图书馆与新质生产力：场景驱动的数据治理与人工智能”——第四届智慧图书馆与智慧服务学术研讨会 分类： 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 投稿状态： 已投稿会议 引用： ChinaXiv:202409.00003 (或此版本 ChinaXiv:202409.00003V1 ) DOI:10.12074/202409.00003V1 CSTR:32003.36.ChinaXiv.202409.00003.V1 推荐引用方式： 程川生,辛鑫,王一丹,李小洁.基于内容的生成式图书协同推荐方法研究.中国科学院科技论文预发布平台https://chinaxiv.org/abs/202409.00003.[ChinaXiv:202409.00003V1] 版本历史 [V1] 2024-09-01 10:46:17 ChinaXiv:202409.00003V1 下载全文

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