申请/专利权人：天津医科大学

申请日：2024-05-20

公开（公告）日：2024-06-25

公开（公告）号：CN118245682A

主分类号：G06F16/9535

分类号：G06F16/9535;G06F16/906;G06F16/9538;G06F18/23

优先权：

专利状态码：在审-公开

法律状态：2024.06.25#公开

摘要：本申请提出的基于用户画像的图书馆个性化资源推荐方法，涉及信息推荐技术领域。首先根据用户的基本信息和历史借阅信息来获取相似用户，并对所述相似用户的感兴趣图书类型进行扩展处理，从而形成第一待推荐图书集合，其次，根据用户的时效性浏览信息，生成第二待推荐图书集合，通过上述两个维度为用户生成待推荐图书集合，可同时满足用户的普通阅读喜好和时效性阅读喜好。另外，根据用户阅读画像中的标签信息对所述待推荐图书集合中的图书推荐顺序进行调整，并基于图书的借阅状态对所述图书推荐顺序进行进一步调整，可使得图书的推荐顺序更符合用户实际需要。

主权项：1.基于用户画像的图书馆个性化资源推荐方法，其特征在于，该方法包括：S1：生成第一用户的第一画像，获取与所述第一画像满足预设相似度要求的N个参考画像，并根据N个所述参考画像确定出第二用户集合；S2：根据所述第二用户集合的借阅图书清单，生成第一借阅图书画像和第一待推荐图书集合；S3：获取预设时间段内所述第一用户的第一浏览记录，并生成第二借阅图书画像；S4：根据所述第二借阅图书画像确定第二待推荐图书集合；S5：根据所述第一待推荐图书集合和所述第二待推荐图书集合生成待推荐图书集合；S6：根据所述第一借阅图书画像和所述第二借阅图书画像为所述待推荐图书集合中的图书进行排序，从而生成第一待推荐图书清单；S7：根据图书的借阅状态对所述第一待推荐图书清单进行调整，从而获得推荐图书清单，将所述推荐图书清单发送至所述第一用户的终端；其中，所述S1包括如下子步骤：S11：获取所述第一用户的基本信息和借阅历史信息，生成所述第一用户的第一画像；S12：获取N个所述第二用户的基本信息和借阅历史信息，生成N个参考画像；S13：计算所述第一画像与N个所述参考画像的余弦相似度，将所述余弦相似度大于阈值的参考画像确定为第一参考画像；S14：根据每一个所述第二用户与每一个所述第一参考画像的对应关系，确定出第二用户集合；所述S6包括如下子步骤：S61：基于所述第一借阅图书画像和所述第二借阅图书画像，生成第一标签集合；S62：将所述第一标签集合输入借阅图书类别预测模型中，输出N个借阅图书类别，以形成第一借阅图书类别集合；S63：计算所述待推荐图书集合中的每一本图书与所述第一借阅图书类别集合的相似度，根据所述相似度完成排序操作，以生成所述第一待推荐图书清单；其中，所述N为大于等于2的整数。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津医科大学 基于用户画像的图书馆个性化资源推荐方法

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