[发明专利]一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法在审

专利信息
申请号: 202210049269.3 申请日: 2022-01-17
公开(公告)号: CN114385922A 公开(公告)日: 2022-04-22
发明(设计)人: 陈俊;张耀;吴秀华 申请(专利权)人: 上海阿法迪智能数字科技股份有限公司
主分类号: G06F16/9535 分类号: G06F16/9535;G06F16/903;G06F16/901
代理公司: 常州佰业腾飞专利代理事务所(普通合伙) 32231 代理人: 林琳
地址: 200233 上海市徐汇*** 国省代码: 上海;31
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 滤波器 图书馆 系统 知识 推荐 方法
【说明书】:

发明公开了一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法,包括步骤:一、确定用于图书馆系统知识推荐的布隆滤波器的整体结构和参数;所述参数包括布隆滤波器位数和哈希函数的个数;二、对每本图书/文献,建立对应的布隆滤波器结构,作为其属性之一进行存储;三、对每本图书/文献,根据布隆滤波器结构判断关联性最大的前N本图书/文献;其中,N的取值为非0自然数。本发明不需要保存每本图书/文献的关键词文字信息,只需要保存特定结构的布隆滤波器信息,数据结构固定;图书/文献相似度比较时不需要进行关键字匹配,只需要根据各自布隆滤波器之间按位比较,就可以判断相似度,计算更加简单高效,提高了推荐效率。

技术领域

本发明属于图书管理系统技术领域,具体涉及一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法。

背景技术

推荐技术发展由来已久,常用的推荐技术包括协同过滤推荐、基于知识的推荐等。其中协同过滤推荐又分为基于用户的协同过滤和基于项目的协同过滤;基于知识的推荐根据对用户需要的形式化表示进行推荐。已有的推荐技术,在根据用户历史行为预测将来行为方面可以获得很好的效果,其中协同过滤技术广泛应用于各类商业推荐系统中;基于知识的推荐系统更加侧重某个细分领域的推荐,且需要专家知识的介入,适用于规模较小且规律较明显的系统。

图书馆系统知识推荐系统中,重点在于怎样根据图书/文献之间的相似度进行关联程度的判断。采用用户历史操作的方法需要记录大量的用户借阅/下载记录,且存在用户/项目的冷启动问题;采用专家知识推荐的方法,可以将图书/文献按照图书分类法进行大类划分,但是这种划分方式粒度太粗,对关联图书/文献的推荐不够准确。

利用图书/文献的关键词信息进行匹配查找,是一种比较容易想到的图书/文献关联推荐方法,但是已有的利用关键词的推荐方法,大多基于关键词的字符串匹配,该方法存在以下两点缺陷:1、需要记录系统所有关键词,记录数量庞大,且格式不统一;2、需要对关键字逐个进行字符串匹配,计算开销较大。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足,提供一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法,其不需要保存每本图书/文献的关键词文字信息,只需要保存特定结构的布隆滤波器信息,数据结构固定;图书/文献相似度比较时不需要进行关键字匹配,只需要根据各自布隆滤波器之间按位比较,就可以判断相似度,计算更加简单高效,提高了推荐效率。

为解决上述技术问题,本发明采用的技术方案是:一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法,该方法包括以下步骤:

步骤一、确定用于图书馆系统知识推荐的布隆滤波器的整体结构和参数;所述参数包括根据图书馆系统文献的关键词数量和布隆滤波器失误率确定的布隆滤波器位数,以及根据图书馆系统文献的关键词数量和布隆滤波器位数确定的用于将每个图书馆系统文献的关键词信息映射到布隆滤波器中的哈希函数的个数;

步骤二、对每本图书/文献,建立对应的布隆滤波器结构,作为其属性之一进行存储;

步骤三、对每本图书/文献,根据布隆滤波器结构判断关联性最大的前N本图书/文献;其中,N的取值为非0自然数。

上述的一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法,步骤三之后还包括步骤四、从关联性最大的前N本图书/文献中,去除用户在时间段T内已借阅过的图书/文献。

上述的一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法,步骤一中所述布隆滤波器位数采用公式确定,单位为bit;步骤一种所述哈希函数的个数采用公式确定;其中,m为布隆滤波器位数,k为哈希函数的个数,n为图书馆系统文献的关键词数量,p为布隆滤波器失误率。

上述的一种基于布隆滤波器的图书馆系统知识推荐方法,步骤一中所述哈希函数包括非加密型哈希函数murmur hash。

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