图书推荐算法

最新推荐文章于 2024-10-24 20:30:05 发布
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#线性代数 #算法 #机器学习

本文介绍了基于中图法的图书分类和图书特征的相似度矩阵构建，通过Albert模型和词向量的余弦相似度计算图书之间的关联。当用户浏览图书后，系统结合其浏览历史和热门图书进行个性化推荐。图书推荐流程包括多次细化的分类和相似度计算，旨在提供精准的阅读建议。

图书推荐算法

1.根据中图法将图书进行首次切分（全部图书体量很大没法直接建立整体矩阵）

2.每个分类根据图书特征（标题和主题词）建立相似度矩阵【可以在albert的基础上使用词向量的余弦相似度算法计算权值】

图书相似度权值表人的解放资本论列宁的一生
人的解放10.50.9
资本论0.510.2
列宁的一生0.90.21

3.用户点击后进行推荐（根据最近浏览和最多浏览进行综合推荐）

4.流程图↓

大方向分类
根据特征值建立相似度矩阵
用户操作
全部图书
哲学
哲学矩阵
法律
法律矩阵
数学
数学矩阵
自然科学
自然科学矩阵
...
...矩阵
推荐结果

5.实现示例
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