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[目的/意义]关联数据分析和个性化信息推送是图书馆联盟建设的重要内容。文章引入关联分析挖掘技术为北京地区高校图书馆联盟馆际文献传递中的个性化推送服务提出建议。[方法/过程]以2018年BALIS北京地区高校图书馆文献传递服务数据为基础,对不同专业用户群体和不同高校用户群体文献传递申请单数据进行分析,并利用FP-growth关联分析算法技术对数据进行相关系数分析。[结果/结论]数据挖掘结果较好地挖掘出北京地区各高校图书馆用户的跨校、跨专业文献借阅偏好,可实现有效和有针对性的文献推荐服务,同时能够为区域图书馆联盟的资源共建共享提供数据参考。 相似文献
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[目的/意义]深度学习技术作为大数据、"互联网+"环境下用户分析和服务设计的有力工具，为图书馆馆藏资源推荐服务提供了新的研究思路和发展方向。[方法/过程]首先，基于文献查阅法、网络调查法对国内外图书馆馆藏资源推荐服务的研究现状、应用情况进行了分析与研究。然后，在概述深度学习技术及其相关应用实践的基础上，在深度学习视角下提出了一种以读者用户兴趣值为基础的图书馆馆藏资源推荐模型。[结果/结论]分别从数据关联、情景分析和协同过滤技术3个方面探讨了图书馆馆藏资源推荐模式，为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。 相似文献
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[目的/意义]用户需求研究对我国信息机构开展东盟信息资源建设与服务具有重要意义。[方法/过程]立足国家“一带一路”倡议,构建东盟信息资源用户需求模型,通过数据采集、信息处理、建立多维度用户需求标签,全面分析用户需求与偏好。[结果/结论]借助东盟信息资源用户需求模型,实现明确机构定位、指导资源建设、服务精准营销、资源协同推荐,对用户需求进行有效管理。 相似文献
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[目的/意义]构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签,加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐,对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。[方法/过程]融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架,以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签,采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签,继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后,选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。[结果/结论]实证研究表明,与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比,多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度,有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。 相似文献
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[目的/意义]学术用户画像是对用户访问使用学术资源行为的较全面的刻画。本文尝试构建图书馆学术用户画像的信息行为标签和研究兴趣标签,来准确定位学术用户的信息需求,以便推荐合适的学术资源。[方法/过程]具体方法是全面获取用户的访问日志并进行清洗处理,然后构建从学术用户信息行为出发的用户画像标签体系,进一步研究构建了基于研究兴趣关联的信息资源推荐服务。[结果/结论]本研究有助于提高用户信息获取效率,提高图书馆学术资源推荐服务的质量,并为结合其它资源全面构建图书馆学术用户画像提供一定的借鉴。 相似文献
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[目的/意义]大数据时代智慧图书馆用户需要精确智能的检索工具，而移动视觉搜索技术能够满足用户以视觉资源数据为中心的检索需求。[方法/过程]文章在分析国内外基于深度学习的视觉资源识别技术的研究基础之上，构建了基于深度学习的智慧图书馆移动视觉搜索服务模式模型，并设计了模型的工作流程，最后对基于深度学习的智慧图书馆移动视觉搜索系统的发展趋势进行了展望。[结果/结论]将深度学习融入智慧图书馆移动视觉搜索系统中，可以整合多源异构视觉数据、贴合用户个性化偏好以及提高移动视觉搜索系统性能。 相似文献
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[目的/意义]旨在深入研究情境信息对用户偏好的影响,提高情境感知推荐的准确性。[方法/过程]提出了基于梯度提升决策树的情境感知推荐模型,根据梯度提升决策树计算情境属性权重,将其与传统协同过滤算法相融合,生成情境感知推荐结果。[结果/结论]该模型可以识别影响用户偏好的重要情景属性,为用户提供个性化推荐服务。 相似文献
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[目的/意义]全面调研和分析137所“双一流”建设高校图书馆自建特色数据库建设现状,为后续发展提供建议。[方法/过程]综合运用问卷调查、图书馆官网浏览、文献调研和国内外比较分析方法,系统把握“双一流”建设高校图书馆自建特色库的总体分布、区域分布、主题类型分布及其主要特点,剖析建设中存在的问题和不足。[结果/结论]“双一流”建设高校的自建特色库建设,存在对外开放程度和检索利用效率较低、资源揭示和更新维护力度不够、一流学科特色库覆盖面有限等问题。图书馆应坚持用户需求驱动和协作共建原则,提升自建库的整合揭示和开放访问程度,加快资源统一检索系统和移动服务平台开发,建立稳定的项目化更新维护团队并辅以系统自动更新等技术手段,方能有效提升自建特色库的使用效益和可持续发展能力。 相似文献
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[目的] 研究用户数据资源化利用,以促进高校图书馆服务创新。[方法] 归纳分析了图书馆4种不同类型的用户数据,介绍了用户数据的采集方法,并对大数据环境下图书馆用户数据的特征进行了分析。在此基础上,提出了基于用户数据资源化利用的高校图书馆服务创新架构和模式：建设用户信息数据库,提供精准个性化服务;搭建即时交互式平台,提升用户体验服务;构建泛在知识环境,尝试泛在图书馆服务;适应用户需求转变,提供知识化服务。[结果/结论] 高校图书馆应高度重视用户数据的资源化利用,创新图书馆服务的内容和形式,促进图书馆事业新发展。 相似文献
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[目的/意义]从用户角度,通过用户评价内容挖掘构建形成网络学术信息资源评价模型,为网络学术信息资源评价提供一个新的视角,并为其更进一步深入研究奠定基础。[方法/过程]文章在利用爬虫工作自动抓取三个知名学术网站用户评论的语料库基础上,运用数据挖掘研究方法对评论数据进行分词、聚类,根据词间与词对关系,构建形成评价体系模型。[结果/结论]基于用户评论挖掘构建形成涵盖资源内容属性、资源外部特征、网络功能属性、获取过程、用户体验五个维度的网络学术信息资源评价体系模型。该体系模型反映出科学用户在利用新兴网络学术信息资源过程中对资源自身属性和平台规范性的关切,是用户与利用正式学术信息资源的本质区别。 相似文献
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[目的/意义]旨在揭示图书馆读者荐购领域的研究热点与作者团体的研究重点。[方法/过程]对国内读者荐购的研究文献进行梳理,借助SATI、SPSS、Ucinet、Netdraw软件,运用共词分析方法,对高频关键词进行因子分析、聚类分析,然后运用社会网络方法,对作者团体进行可视化分析。[结果/结论]我国读者荐购领域有四大热点研究主题,分别是高校图书馆读者荐购研究、网络环境与采访工作研究、公共图书馆读者荐购服务研究、读者需求与荐购系统研究。在这四大热点研究主题之中,高校图书馆读者荐购研究、读者需求与荐购系统研究是作者团体的重点研究内容。 相似文献
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[目的/意义]探寻深度契合用户需求的有效学科服务模式,指导高校图书馆学科服务工作。[方法/过程]基于文献调研的方法,对传统学科服务模式进行了归纳和总结。针对传统学科服务模式普遍存在的不足,引入服务经济学领域的价值共创理论,论证该理论对学科服务工作的理论指导适用性。[结果/结论]基于价值共创理论的高校图书馆学科服务模式包含用户需求分析、设计和制定解决方案、整合资源及实施解决方案、管理价值冲突、目标达成五个环节。该模式下,图书馆与用户在特定学科服务活动中发挥着同等重要的作用。 相似文献
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[目的/意义]旨在为用户提供个性化知识创新服务的特色数据库可持续发展新模式。[方法/过程]综合运用文献调研法、网络调查法,系统分析当前图书馆特色数据库建设发展中存在的问题,结合成功案例探讨用户导向下的特色数据库建设新模式。[结果/结论]图书馆必须创新建库理念,在政策的大力支持下,通过馆员的主动作为,积极构建用户导向下的找准用户、驱动用户、知识创新的特色数据库可持续发展模式。 相似文献
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[目的/意义]互联网社会的形成让高校处于数据圈之中。高校用户的数据搜索习惯存在着差异性。Web搜索仍然是用户信息查阅的基本方式。大数据的非结构化、数据量大以及数据挖掘与语言处理等问题的存在,用户对搜索结果的满意度不高。高校用户的"小数据"能够反映其显性需求,其数据分析与挖掘能够反映出用户的隐性需求。以用户为中心的服务体系是提高服务效率、提升用户满意度与忠诚度的最有效方法之一。[方法/过程]以文献分析为基础,分析高校图书馆业务数据的构成、收集意义、规范、方法与用途。探索高校图书馆业务数据收集方法,以及构建"数据圈"支持图书馆智慧服务开展的必要性。[结果/结论]高校图书馆"数据圈"的形成,是智慧图书馆伴随着互联网社会发展的必经之路,也是智慧服务得以有效实施的基础。"数据圈"形成的规范化、标准化也是智慧图书馆领域所要重视的问题。 相似文献
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