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公开(公告)号：CN109766465A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811606384.6
申请日：2018-12-26
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F16/53 , G06F16/9535 , G06K9/62
Abstract: 本发明涉及图书馆检索技术领域，具体地说，是一种基于机器学习的图文融合图书推荐方法，包括以下步骤：采集图书相关数据并进行预处理，从网络上采集图书图文数据并进行预处理；提取图书图片特征，利用DCNN和VGG-16深度卷积神经网络对于ImageNet2012中的126万张图片进行训练，从而得到较为准确的训练权重，利用其提取图片特征，并对其进行降维；提取图书文本特征，使用RNN和Word2Vec框架将文本转化为与图像向量纬度一致的向量，图像特征与文本特征的融合，设计线性集成方法对于图像文本向量进行融合；实现推荐，利用余弦相似度方法对其进行衡量，并计算分类阈值，结合传统基于物品的协同过滤的推荐方法进行推荐。
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