基于图卷积神经网络的图书推荐系统设计  

Design of Book Recommendation System Based on Graph Convolution Neural Networks

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作  者:谢东霖 孙小晴 陶冶 XIE Donglin;SUN Xiaoqing;TAO Ye(University of Science and Technology Liaoning,Anshan Liaoning 114051,China)

机构地区:[1]辽宁科技大学,辽宁鞍山114051

出  处:《信息与电脑》2025年第2期152-154,共3页Information & Computer

基  金:2023年辽宁省大学生创新创业训练计划项目(项目编号:S202210146028);2024年辽宁科技大学实验室开放基金(项目编号:SYSKF202431)。

摘  要:在信息时代,随着用户在在线平台上的持续活动,个性化推荐系统的重要性愈发凸显,尤其是在在线图书购物和阅读方面。新颖的图书推荐系统在后台管理、图书推荐、图书借阅和数据可视化等四大模块中展现了核心功能。该系统采用了先进的图卷积神经网络(Graph Convolutional Networks,GCN),旨在为用户提供更为准确和个性化的图书推荐服务。通过深入研究用户的行为模式以及图书的内容特征,系统能够全面理解用户需求,从而在图书推荐的过程中提高推荐的质量和效率。In the information age,with the continuous activity of users on online platforms,the importance of personalized recommendation systems has become increasingly prominent,especially in areas involving online book shopping and reading.The novel book recommendation system demonstrates core functions in four modules:backend management,book recommendation,book borrowing,and data visualization.The system adopts advanced graph convolutional networks(GCN),aiming to provide users with more accurate and personalized book recommendation services.By conducting in-depth research on user behavior patterns and the content characteristics of books,the system can comprehensively understand user needs,thereby improving the quality and efficiency of book recommendations.

关 键 词:图卷积神经网络 图书推荐系统 个性化 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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