[发明专利]高校图书馆的推荐方法、系统、可读存储介质及电子设备有效
申请号: | 202011096851.2 | 申请日: | 2020-10-14 |
公开(公告)号: | CN112163161B | 公开(公告)日: | 2022-11-29 |
发明(设计)人: | 陈皓;丁玥;施晓华;王东 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学;赛尔网络有限公司 |
主分类号: | G06F16/9535 | 分类号: | G06F16/9535;G06Q50/20;G06N3/04 |
代理公司: | 上海光华专利事务所(普通合伙) 31219 | 代理人: | 张燕 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 高校 图书馆 推荐 方法 系统 可读 存储 介质 电子设备 | ||
1.一种高校图书馆的推荐方法,其特征在于,包括:
捕获学生对不同类别图书的个性化偏好,并捕获学生对不同类别图书的专业偏好;接收与学生借阅图书相关的离散属性数据;将所述离散属性数据映射成为与学生借阅图书相关的稠密属性数据;建立所述稠密属性数据中每对属性特征的交互模型;对于给定的多域特征x∈Rn,所述交互模型建模方式为:
其中,ω0表示全局偏差,ωi表示第i个变量的权值,vi,vj表示两个向量的内积,vi∈Rd是第i特征的嵌入向量,d表示向量的大小,xi第i个特征向量值,xj是第j个特征向量值;
从多个属性特征中挑选与学院相关的属性特征;形成与学院相关的属性特征的特征交互图;对所述特征交互图进行卷积,以形成新的多通道特征图;所述新的多通道特征图用于表征属性特征中两两之间的相关性;将属性特征中两两之间的相关性映射成表示学生特定专业于特定学期的专业偏好;
根据个体学生对不同类别图书的个性化偏好和学生对不同类别图书的专业偏好,建立学生的偏好模型,以为学生推荐与之偏好匹配的图书。
2.根据权利要求1所述的高校图书馆的推荐方法,其特征在于,所述捕获个体学生对不同类别图书的个性化偏好的步骤还包括:
接收学生的历史借阅记录;
根据学生的历史借阅记录,建立与学生借阅图书相关属性特征的交互模型;
根据学生的历史借阅记录,建立学生的所有借阅类别的加权偏好。
3.根据权利要求2所述的高校图书馆的推荐方法,其特征在于,所述捕获个体学生对不同类别图书的个性化偏好的步骤还包括:
将所述学生的所有借阅类别的加权偏好与属性特征相交互,形成交互结果;
将所述交互结果与每对属性特征的交互模型相结合,获取个体学生对不同类别图书的个性化偏好。
4.根据权利要求1所述的高校图书馆的推荐方法,其特征在于,所述对所述特征交互图进行卷积,以形成新的多通道特征图的步骤包括:
将与学院相关的属性特征的特征交互图输入至卷积神经网络的卷积层,使用二维卷积核,加入偏置后,利用激活函数进行非线性变换,以形成新的多通道特征图。
5.根据权利要求1所述的高校图书馆的推荐方法,其特征在于,
学生的偏好模型=(1-λ)×个体学生对不同类别图书的个性化偏好+λ×学生特定专业于特定学期的专业偏好;λ为控制两种兴趣权值的超参数。
6.一种高校图书馆的推荐系统,其特征在于,包括:
第一处理模块,用于捕获学生对不同类别图书的个性化偏好;接收与学生借阅图书相关的离散属性数据;将所述离散属性数据映射成为与学生借阅图书相关的稠密属性数据;建立所述稠密属性数据中每对属性特征的交互模型;对于给定的多域特征x∈Rn,所述交互模型建模方式为:
其中,ω0表示全局偏差,ωi表示第i个变量的权值,vi,vj表示两个向量的内积,vi∈Rd是第i特征的嵌入向量,d表示向量的大小,xi第i个特征向量值,xj是第j个特征向量值;
第二处理模块,用于捕获学生对不同类别图书的专业偏好;从多个属性特征中挑选与学院相关的属性特征;形成与学院相关的属性特征的特征交互图;对所述特征交互图进行卷积,以形成新的多通道特征图;所述新的多通道特征图用于表征属性特征中两两之间的相关性;将属性特征中两两之间的相关性映射成表示学生特定专业于特定学期的专业偏好;
综合处理模块,用于根据个体学生对不同类别图书的个性化偏好和学生对不同类别图书的专业偏好,建立学生的偏好模型,以为学生推荐与之偏好匹配的图书。
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