共查询到20条相似文献，搜索用时 312 毫秒
1.
为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。 相似文献
2.
为适应图书馆新书推荐服务的需要，以安徽省图书馆为例，用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘，提出读者推荐服务模型，利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。 相似文献
3.
关联规则挖掘技术在图书借阅服务中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
在概述关联规则挖掘技术的基础上,深入分析关联挖掘技术在图书馆借阅服务中的应用,通过关联规则挖掘技术统计与分析图书馆借阅服务信息,统筹借阅服务与采访服务,实现图书推荐服务等个性化信息服务方式,为提高图书馆信息服务层次与水平提出了一些建议与对策。 相似文献
4.
《内蒙古科技与经济》2021,(6)
介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。 相似文献
5.
6.
图书馆只有挖掘用户潜在的信息需求,才能有针对性地革新服务流程,更新服务内容,扩展服务项目,进一步提高服务的质量、水平和效率。以旅游管理专业借阅记录作为挖掘数据源,先利用Apriori算法提示读者借阅的关联规则,挖掘读者的借阅兴趣和偏好,然后使用K-means聚类算法,分析读者聚类特征,为图书馆服务创新和馆系合作提供了更为科学和严谨的研究思路及方法。 相似文献
7.
8.
关联挖掘在文献借阅历史数据分析中的应用 总被引：12，自引：2，他引：10
介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法,进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。通过实验分析表明,借阅历史数据在经过一定的预处理后,用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息,这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。 相似文献
9.
采用关联挖掘和联机分析处理技术对文献资源数据进行分析和挖掘,从中发现了读者对资源的访问模式和不同时间、不同类型资源的读者访问情况,这将有助于提高信息资源的利用率和为图书馆资源的采购、服务提供决策支持。 相似文献
10.
对某一读者群在一定时期内所借阅图书的流通数据．应用关联规则的挖掘分析方法进行分析,可以发现读者在进行专业学习时隐含的各学科知识之间的关联。这对图书馆调整资源建设的学科结构、提升读者服务工作水平具有重要的指导意义。 相似文献
11.
《内蒙古科技与经济》2021,(17)
依据图书馆读者的行为特征,利用关联挖掘算法对读者类型进行了关联性划分,科学挖掘了读者行为之间的关联信息,通过关联设定、关联生成、关联验证等主要环节获得了读者类型的实用性结果;对比传统的基于读者行为数据本身进行分析的方法,关联挖掘算法明显提高了读者类型划分的效率和直观性,并且减少了计算成本。 相似文献
12.
图书流通数据的关联挖掘量化分析方法 总被引：15，自引：1，他引：15
本文探讨了图书流通数据的一种量化分析方法——关联规则的挖掘。通过对某一读者群在一定时期内所借阅图书的流通数据应用关联规则的挖掘分析方法，可以发现读者在进行专业学习时隐含的各学科知识之间的关联。这对图书馆调整资源建设的学科结构、提升读者服务工作水平具有重要的指导意义。 相似文献
13.
14.
信息技术的高速发展激发了用户个性化的信息需求。文章提出构建符合高校图书馆服务对象群体特征的个性化主动知识信息推送系统,运用数据挖掘技术在高校图书馆业务数据库中进行知识信息发现的实践性探索,对推送系统的核心关联规则挖掘算法进行优化研究,采用增量式关联规则更新算法以满足图书馆特点,使高校图书馆的主动知识服务在更高层次上满足读者的需求。 相似文献
15.
关联规则与图书馆书目推荐 总被引：3，自引：0，他引：3
文章分析了现有的图书馆书目推荐系统和商务书目推荐系统存在的不足,介绍了数据挖掘中的关联规则及其在图书馆书目推荐的应用.最后以简单的图书借阅例子说明Apriori算法的应用,通过分析大量历史借阅记录,对读者的借阅提供个性化的推荐服务. 相似文献
16.
17.
[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
18.
运用关联规则的数据挖掘方法,从图书馆的借阅历史数据中挖掘出了两类关联规则：相关书籍和相似读者,并根据这两类规则实现相关的图书推荐服务。 相似文献
19.
20.
数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
本文给出一种高校图书馆智能分析应用数据挖掘的思路和模式,以江苏广播电视大学图书馆为实例,详细分析了读者关联挖掘、图书动态聚类分析、读者特征细分挖掘在图书管理中的具体应用,经实施表明,数据挖掘的结果合理,可以帮助图书馆的决策者进行优化管理。 相似文献