【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能推荐，尤其涉及一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统。
技术介绍
1、随着互联网的迅速发展和大数据的兴起，在线图书资源的数量和种类不断增加。人们在寻找自己感兴趣的图书时，需要花费大量的时间和精力，传统的图书推荐系统主要依赖于用户与图书的评分矩阵，通过计算相似度为用户进行推荐。然而，随着用户和图书数量的增长，传统推荐算法面临数据稀疏和特征挖掘不足的问题，难以满足用户的个性化需求。
2、知识图谱作为一种语义网络，利用三元组的形式将实体和关系连接起来，包含大量的知识。其广泛应用于搜索引擎、问答系统和推荐系统等领域。在图书推荐领域，知识图谱可以辅助挖掘用户和图书间的潜在关联关系，缓解数据稀疏性的问题，提高推荐系统的性能。
3、近年来，将知识图谱与推荐算法相结合成为研究热点。通过构建图书知识图谱，将图书领域的实体和关系进行建模，结合神经协同过滤模型，可以充分挖掘用户与图书间的特征交互，提高推荐的准确性和多样性。目前，已有部分研究将知识图谱应用于图书推荐系统。例如，利用图书的内容特征、用户的历史行为及知识图谱中...
【技术保护点】
1.一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，包括如下模块：
2.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述图书推荐模块的群体推荐单元包括：
3.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述个体推荐单元中的关联推荐子单元，通过计算个性化知识图谱中个性化模型与启蒙图书知识图谱中各启蒙图书的关联度生成候选图书推荐列表；
4.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述图书推荐模块中协同过滤子单元，通过个体图书推荐模型对候选图书推荐列表中的启蒙图书...
【技术特征摘要】
1.一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，包括如下模块：
2.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述图书推荐模块的群体推荐单元包括：
3.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述个体推荐单元中的关联推荐子单元，通过计算个性化知识图谱中个性化模型与启蒙图书知识图谱中各启蒙图书的关联度生成候选图书推荐列表；
4.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述图书推荐模块中协同过滤子单元，通过个体图书推荐模型对候选图书推荐列表中的启蒙图书进行神经协同过滤，得到图书推荐列表；
5.基于权利要求1所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述推荐优化单元包括：
6.基于权利要求4所述的一种基于知识图谱的启蒙图书推荐系统，其特征在于，所述...
【专利技术属性】
技术研发人员：郭良多，简健，
申请(专利权)人：江西跃山科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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