基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型设计.pdf

基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型设计 本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型，以解决海量在线资源带来的“信息迷航”问题。该模型首先对深度学习的特点进行分析，然后对数字图书馆用户进行画像建模，根据用户特征、行为与偏好等信息，构建用户画像。接着，根据提取到的用户画像特征，结合深度学习算法，引入用户特征与时间关系参数，提高用户与资源间的匹配度，以实现数字图书馆资源个性化推荐。 深度学习技术的应用 深度学习技术是一种机器学习方法，可以自动学习和表示复杂数据的特征。该技术可以应用于数字图书馆资源个性化推荐，通过构建用户画像和资源画像，实现在数字图书馆中用户与资源的匹配。深度学习技术的优点是可以处理大量数据，学习和表示复杂的数据特征，并且可以实现在数字图书馆中用户与资源的匹配。 数字图书馆资源个性化推荐模型 数字图书馆资源个性化推荐模型是基于深度学习技术的，旨在提高用户与资源间的匹配度。该模型首先对用户进行画像建模，根据用户特征、行为与偏好等信息，构建用户画像。然后，根据提取到的用户画像特征，结合深度学习算法，引入用户特征与时间关系参数，提高用户与资源间的匹配度。该模型可以实现在数字图书馆中用户与资源的个性化推荐，提高用户体验和满意度。 个性化推荐算法 个性化推荐算法是基于深度学习技术的，可以实现在数字图书馆中用户与资源的个性化推荐。该算法首先对用户进行画像建模，根据用户特征、行为与偏好等信息，构建用户画像。然后，根据提取到的用户画像特征，结合深度学习算法，引入用户特征与时间关系参数，提高用户与资源间的匹配度。该算法可以实现在数字图书馆中用户与资源的个性化推荐，提高用户体验和满意度。 实验结果 实验结果表明，所提方法准确率可达77.34%，AUC最大值为92.55%，且具有良好的运行效率。该模型可以实现在数字图书馆中用户与资源的个性化推荐，提高用户体验和满意度。 结论 本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型，可以实现在数字图书馆中用户与资源的个性化推荐，提高用户体验和满意度。该模型可以解决海量在线资源带来的“信息迷航”问题，提高数字图书馆资源的可用性和可靠性。