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申请/专利权人：常州工业职业技术学院
摘要：本发明涉及多算法荐书技术领域，具体涉及一种基于中图法的多算法荐书和读者画像方法，通过利用六边形的可视化表示法根据用户的阅读行为动态展示其阅读偏好和范围，这种直观的进度反馈是提升用户参与度和满意度的关键，结合用户行为分析，实时更新个性化书籍推荐，算法综合考虑内容推荐和协同过滤推荐的优势，提供准确且多样化的阅读建议，通过构建一个允许用户反馈的系统，使得推荐算法能够根据用户的实际反馈进行自我优化，提高推荐的准确性和用户满意度，同时通过推荐用户未探索的分类，有效预防了信息茧房现象，促进知识的广泛探索和学习，开发友好的用户界面，使用户能够轻松地查看自己的阅读画像，增强了用户的参与感和满意度。
主权项：1.一种基于中图法的多算法荐书和读者画像方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、数据源：建立荐书内容数据库并对其进行定期更新与维护；S2、数据处理层：对数据进行清洗以及数据转换，并利用ETL工具对书籍内容特征和用户行为数据进行规范化提取；分析与模型构建层，包括相似度计算和防茧房推荐策略：S3、相似度计算：采用内容推荐算法和协同过滤推荐算法的结合，计算书籍与书籍之间的相似度，以及书籍与用户之间的相似度，为后续的推荐提供依据；S4、防茧房推荐策略：推荐列表不仅包括用户可能感兴趣的书籍，也包括为防止信息茧房而精心挑选的探索性书籍；应用层，包括读者画像的初始化构建和阅读行为的追踪及个性化推荐：S5、读者画像的初始化构建及个性化推荐：根据中国图书馆分类法，将22个主要分类名称映射到一个由22个六边形组成的动态画像中，且每个六边形代表一个图书分类；S6、阅读行为的追踪及个性化推荐：系统跟踪用户的借阅记录，每当用户完成一本书的阅读，所对应的六边形区域颜色加深，以反应用户的阅读范围和偏好；S7、反馈层包括动态更新与迭代，动态更新与迭代：随着用户阅读更多书籍，系统实时更新用户画像，反映用户阅读偏好的最新变化，同时，推荐算法根据用户的最新反馈不断进行调整和优化，确保推荐的相关性和多样性。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 常州工业职业技术学院 一种基于中图法的多算法荐书和读者画像方法
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