隨著互聯(lián)網(wǎng)的高速發(fā)展,海量的數(shù)據(jù)帶來的信息爆炸問題亟待解決,人們每天都面對著如何從百萬千萬及更高量級的數(shù)據(jù)流中選取需要的信息的問題,也因此推薦系統(tǒng)應(yīng)運(yùn)而生。對于視障用戶,因?yàn)橐曈X能力上存在缺陷,無法或者難以通過正常的視覺途徑獲得信息而只能依托于觸覺、聽覺等其他感官,普通的閱讀手段無法滿足他們對于知識獲取的需求。市面上的圖書推薦系統(tǒng)算法都是針對健全人的閱讀習(xí)慣進(jìn)行推薦的,對視障人群來說并不適用,因此需要針對視障人群研究符合他們行為習(xí)慣的盲文圖書推薦系統(tǒng)算法。首先,為了向視障用戶提供準(zhǔn)確有效的感興趣的目標(biāo)圖書集,本文提出了基于融合偏好的推薦算法。為了預(yù)測視障人群在選擇圖書時的偏好,本文探究了視障用戶基于行為的興趣和基于內(nèi)容的興趣,并融合了兩種興趣偏好從而更準(zhǔn)確的召回用戶可能想要閱讀的圖書。在計(jì)算興趣偏好時,本文改進(jìn)了現(xiàn)有的內(nèi)容相似度計(jì)算方法,利用圖書文本特征和用戶行為構(gòu)建用戶融合偏好,在稀疏數(shù)據(jù)集上實(shí)現(xiàn)了用戶個性化圖書推薦列表的生成。通過該算法,解決了視障用戶數(shù)據(jù)少帶來的推薦量不足的問題,并能有效提高推薦用戶感興趣的盲文圖書的準(zhǔn)確率。其次,為了對目標(biāo)圖書集進(jìn)行智能化排序以方便視障用戶順序?yàn)g... 

【文章來源】：浙江大學(xué)浙江省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：88 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１編碼解碼模型示意圖ｍ］??２．?１所示，編碼解碼模型（Ｅｎｃｏｄｅｒ?＋?Ｄｅｃｏｄｅｒ）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??

?Ｘｔ??Ｅｎｃｏｄｅｒ??圖２．１編碼解碼模型示意圖ｍ］??如圖２．?１所示，編碼解碼模型（Ｅｎｃｏｄｅｒ?＋?Ｄｅｃｏｄｅｒ）是一種循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)??ＲＮＮ的變種１１１?“°，其中編碼器Ｅｎｃｏｄｅｒ?qū)⑤斎耄鼐幋a成固定長度的隱向量Ｃ，解??碼器Ｄｅｃｏｄｅｒ?qū)㈦[向量Ｃ解碼出目標(biāo)輸出Ｙ，其中從Ｘ到Ｃ及從Ｃ到Ｙ的過程使??用ＲＮＮ搭建。??Ｗ?Ｘ?Ｙ?Ｚ?＜ＥＯＳ＞??Ａ?Ａ?Ａ?Ａ?Ａ??——＞｜?—？］?—？］￣￣ｃ￣￣—＞｜?—？）?——？?——？??“?ｉ?ｔ?ｉ?＼?＞?ｋ?ｉ?＼?ｉ?ｔ?ｋ?ｔ?ｉ??ＡＢＣ?＜Ｅ０５＞?Ｗ?Ｘ?Ｙ?Ｚ??圖２．２編碼解碼模型輸入輸出示意圖［４４］??如圖２．２所示，輸出“Ａ－Ｂ－Ｃ”輸入到編碼器的ＲＮＮ模型中后，得到輸出“Ｗ－??Ｘ－Ｙ－Ｚ”，在過程中得到的第一個輸出向量Ｃ則為編碼器的輸出。將通過輸出向??量Ｃ得到的結(jié)果“Ｗ”作為解碼器的ＲＮＮ的第一個輸入，得到輸出Ｙ作為解碼??１３??

但是這樣的模型對輸入序列“ＡＢＣ”缺乏區(qū)分度，而是都變成了同一個隱向??量Ｃ，因此在２０１５年ＫｙｕｎｇｈｙｕｎＣｈｏ等人［１２］提出了將注意力機(jī)制（Ａｔｔｅｎｔｉｏｎ??Ｍｅｃｈａｎｉｓｍ）引入編解碼模型中來解決這個問題。他們提出的模型結(jié)構(gòu)如圖２．３所??示：??ｙｔ－ｉ?ｙｔ??．．ｆ．．??Ｉ?ｈｉ?＾?ｔｔ?ｈ３?＂ｉ＂?ｈＴ?Ｉ??ｉ???｜?！???ｊ?｜???ｉ?｜???ｊ??：?ｉ?；?ｉ?ｊ?；?：?ｊ??丨Ｈ■卩丨??Ｘｉ?Ｘ２?ｘ３?ｘＴ??圖２．３傳統(tǒng)注意力模型示意圖［４５］??在該模型中，Ｃ的計(jì)算不再是直接累加，而是對每個輸入的加權(quán)和：??１４??，１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于視障人士網(wǎng)絡(luò)信息需求的視障圖書館建設(shè)研究[J]. 陳艷偉.  圖書與情報(bào). 2012(06)
[2]從紙質(zhì)觸摸閱讀到人機(jī)交互式閱讀——盲人閱讀方式發(fā)展趨勢前瞻[J]. 李浚.  四川圖書館學(xué)報(bào). 2012(01)



本文編號：3464739