一种基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统，包括知识图谱构建模块，读者画像模块，信息挖掘模块以及推荐检索模块；所述知识图谱构建模块，用于构建包含图书基础信息的图书馆知识图谱；所述读者画像模块，用于获取读者的借阅信息和读者属性特征进行特征融合，构建对应的读者画像；所述信息挖掘模块，针对多个读者属性特征相似的读者进行借阅信息的统计分析，构建用于借鉴推荐图书的读者关系链；所述推荐检索模块，基于读者输入的检索关键词，并结合读者画像，读者关系链以及图书馆知识图谱，以生成图书推荐结果。本发明专利技术提供的系统可以有效解决数据稀疏和冷启动问题，进一步挺体现推荐检索系统的实用性。进一步挺体现推荐检索系统的实用性。进一步挺体现推荐检索系统的实用性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统


[0001]本专利技术属于图书馆管理
，尤其涉及一种基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统。

技术介绍

[0002]图书检索是指根据学习和工作的需要获取相关图书、文献的过程。传统图书检索方法通常利用全文索引加上关键字匹配的模式，无法通过语义理解掌握读者检索目的、反映读者本身的兴趣偏好，检索精度往往不高。近年来，国内有学者针对图书馆对于读者信息的挖掘与分析不足的问题，利用协同过滤算法全面地发掘读者信息，满足个性化推荐的需求。
[0003]近年来，基于知识图谱的检索模式已逐渐成为主流方法。基于知识图谱的推荐检索大多是通过关联推荐物品，挖掘潜在特征提升推荐检索性能。知识图谱的本质是语义网络，由谷歌于2012年推出，通过将各种实体以网络的形式连接在一起，可以从结构上描述现实世界中的实体和概念，并提供使用实体关系进行信息分析的能力，旨在改善检索结果。许多搜索引擎公司和研究机构通过建立各种知识图谱来改进搜索结果。然而，图书和读者在数量级上的差异带来的数据稀疏问题影响了推荐检索效果。同时，单纯的基本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统，其特征在于，包括知识图谱构建模块，读者画像模块，信息挖掘模块以及推荐检索模块；所述知识图谱构建模块，用于构建包含图书基础信息的图书馆知识图谱；所述读者画像模块，用于获取读者的借阅信息和读者属性特征进行特征融合，构建对应的读者画像；所述信息挖掘模块，针对多个读者属性特征相似的读者进行借阅信息的统计分析，构建用于借鉴推荐图书的读者关系链；所述推荐检索模块，基于读者输入的检索关键词，并结合读者画像，读者关系链以及图书馆知识图谱，以生成图书推荐结果。2.根据权利要求1所述的基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统，其特征在于，所述图书基础信息包括图书的标题、摘要、作者、出版社、图书类型以及相似/相关图书。3.根据权利要求1所述的基于知识图谱与读者画像的图书推荐检索系统，其特征在于，所述读者属性特征包括读者的性别，年龄段以及学历背景。4.根据权利要求1所述的基于知识图谱与读者画像的图像推荐检索系统，其特征在于，所述读者画像的构建过程如下：步骤1
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1、获取读者的借阅信息和读者属性特征；步骤1
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2、采用TF
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IDF方法针对读者借阅信息计算获得读者的阅读偏好，并统计分析所述阅读偏好下所图书的属性标签；步骤1
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3、融合读者阅读偏好标签以及读者属性标签，构建对应的读者画像。5.根据权利要求1或4所述的基于知识图谱与读者画像的图像推荐检索系统，其特征在于，所述借阅信息包括书籍TOP，借阅与检索TOP以及包括借阅时长和来访图书馆周...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘晓华，徐晓东，张志伟，尹建伟，
申请(专利权)人：浙江大学滨江研究院，
类型：发明
国别省市：