基于图书馆App2.0的阅读推广模型探究

摘要：

文章使用多个神经网络模块,对图书内容进行机器学习,对用户阅读习惯做激进型大数据画像,使用卷积神经网络对图书内容和用户阅读习惯进行耦合分析并进行量化评价,进而提升公共图书馆移动端应用程序的阅读推广性能.经过3个月试运行,所有用户的日均阅读时长增长4.54倍,日均阅读超过4小时用户占比增长2.38倍,用户黏性评价结果增长5.53倍,日用户增长率增长4.61倍,用户主观评价综合评价得分提升1.42倍,认为该阅读推广模型对该应用程序有较为积极的用户管理意义.

关键词：公共图书馆、移动端应用程序、神经网络、机器学习、大数据画像

所属期刊栏目：38

分类号：TM425(变压器、变流器及电抗器)

在线出版日期：2023-03-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：169-171,176