论文部分内容阅读
为了解决图书推荐过程中的数据稀疏和冷启动问题,提出了一种基于主题模型的混合图书推荐方法。通过主题模型提取读者借阅图书的文本内容的主题特征,并根据读者借阅时长提取读者偏好特征,结合图书主题相似性和读者借阅偏好建立读者偏好模型,最后通过这两类特征增强隐语义模型潜在因子向量。通过在图书馆OPAC借阅数据和豆瓣评分数据中测试,验证了方法的有效性。