基于人工智能技术的微信平台信息采集模型研究

对基于人工智能技术的微信平台信息采集模型进行了研究，以图书馆为例设计了微信平台信息采集系统，并对其核心的图书推荐功能模块进行了详细设计。首先，对微信平台信息采集系统的整体框架和功能模块进行了设计；然后对图书推荐系统进行了研究与设计，提出一种基于点击率的图书推荐模型，对用户点击图书的概率进行计算，对用户可能点击的图书进行预测，继而实现图书精准推荐；最后分别对图书推荐系统和微信平台信息采集系统进行了实验与测试，实验结果表明：采用的基于提升决策树模型的图书推荐系统综合性能最好，平均绝对误差为1.755,均方误差为1.932,均方根误差为1.841,能够更为准确地对用户可能点击的图书进行预测，继而实现精准有效地向用户推荐满足其需求和喜好的图书；与微信APP成功对接后的图书馆微信公众号能够正常运行，微信平台信息采集系统性能良好，满足用户快速获取图书馆相关信息、提高图书馆信息服务质量的要求，具有一定参考价值。