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1.
用Web挖掘方法扩充大学图书馆知识库研究 总被引：3，自引：1，他引：2
将Web挖掘导入大学图书馆知识库的知识挖掘中 ,将Web数据转化为传统的数据挖掘对象 ,将无序庞杂的Web信息转换成有意义的用户知识。通过对图书馆用户访问Web及用户的知识检索模式研究 ,为图书馆建立高智能知识库模型提供技术保障。 相似文献
2.
构建基于Web数据挖掘的信息服务系统 总被引：2，自引：1，他引：2
介绍了Web数据挖掘的种类和方法，建立一个基于Web数据挖掘的信息服务系统。以数据挖掘模块为中心，处理数据库、智能代理、Web服务器日志和用户接口多数据源的信息，以改善信息服务机构的服务质量。 相似文献
3.
基于Web挖掘的个性化服务研究 总被引：8，自引：0，他引：8
论述了基于Web挖掘的个性化服务研究，提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新，从而提高网络信息服务效率，为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务。 相似文献
4.
Web搜索引擎是主要基于关键词匹配的检索技术,面对WWW新的应用模式,已不能很好地满足用户的需求。而Web数据挖掘系统是对Web文档集合和用户需求集合的匹配与选择,它通过Web内容挖掘、Web结构挖掘、Web用户使用记录挖掘等数据挖掘方法,从与WWW相关的资源和检索行为中抽取用户感兴趣的、有用的模式和隐含的信息,以满足情报检索的相关性和准确性的要求。因此,可运用相关搜索引擎和相关网站的设计方法,建立军事情报Web挖掘应用系统。 相似文献
5.
李洪彦 《内蒙古科技与经济》2010,(16):144-145
文章介绍了Web2.0的理念和典型技术,分析了Web2.0在图书馆信息资源建设、信息组织、信息检索、信息挖掘方面的应用,使图书馆信息服务工作尽快从＂以图书馆为中心＂向＂以用户为中心＂转变。 相似文献
6.
个性化图书推荐主要是以用户特征和借阅行为为挖掘对象,通过获取用户的兴趣特征及隐含的需求模式,实现用户与图书相互关联的个性化图书推荐服务。本文通过挖掘用户的背景信息构建用户特征模型,然后在设计喜好值计算、用户相似度计算和内容相似度计算以及标签信息获取方法的基础上,研究多种不同的图书推荐方法,以挖掘用户的潜在信息需求。最后利用图书馆的真实数据设计面向高校图书馆的个性化图书推荐系统,同时以标准网络数据集通过实验验证来评估推荐方法的有效性。 相似文献
7.
Web用户行为模式挖掘是在Web日志挖掘基础上的应用研究,是以网络日志为研究对象,从用户的访问记录中提取感兴趣内容的挖掘模式。E—Learning是指通过因特网或其它数字化内容进行的学习与教学活动。从Web用户行为模式挖掘方法及流程入手,对该方法进行了详细的阐述。将这些方法运用到E—Learning系统中,构建出一种基于Web用户访问模式挖掘的模型,实现从E-Learning系统的日志文件中挖掘出有用的数据,这些数据可为教育决策和教育教学优化提供信息和知识服务。 相似文献
8.
Web挖掘和书目挖掘是数据挖掘技术在图书馆用户行为分析的理论基础。在分析图书馆用户行为构成与获取的基础上,利用数据挖掘技术建立了图书馆用户行为模型。通过这些模型可以有效地提高图书馆面向用户的个性化服务水平。 相似文献
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随着个性化时代的到来,信息服务机构必须提供个性化服务,才有可能在激烈的竞争中取得胜利.Web数据挖掘技术是实现个性化信息服务的关键技术.在构建基于Web数据挖掘的个性化信息服务的实现模型后,还对建立在Web数据挖掘基础上的个性化信息服务系统运行的基本流程、Web挖掘的数据资源、Web挖掘的技术方法、信息系统的服务内容、系统运行的注意事项等进行了探讨. 相似文献
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【目的/意义】大数据环境下，如何对海量的移动图书馆数据资源进行挖掘、重组和深度融合，从而获取最有 价值的信息对移动图书馆的长远发展至关重要。【方法/过程】构建了大数据深度融合的移动图书馆情境化推荐系 统，通过深度融合图书馆用户的情境信息，有效缓解大数据环境下评分数据稀疏导致的推荐性能下降问题；同时采 用MapReduce的并行处理方式，以此提高大数据的融合与挖掘性能。【结果/结论】实验结果表明，大数据深度融合 的移动图书馆情境化推荐系统较好地将情境信息融入到移动图书馆知识推荐过程中，改进了推荐性能，有利于为 用户提供精准的个性化服务资源，MapReduce化的并行处理方法也有效提升了大数据融合与挖掘的性能与效率。 相似文献
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Web数据挖掘与个性化信息服务中用户研究 总被引：21，自引：2，他引：21
分析了个性化信息服务中用户研究的目的，介绍了Web挖掘的概念及其分类，提出Web使用记录挖掘，是获取真实的用户信息的有效途径和方法。 相似文献
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介绍鲁东大学图书馆集成管理系统和校园一卡通系统数据同步跟踪系统的设计与实现方法。该系统实现了图书馆集成管理系统和校园一卡通系统之间用户数据的同步跟踪,解决了图书馆集成管理系统中存在的用户信息滞后、状态更新缓慢等问题,方便了用户及时利用图书馆。 相似文献
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针对Web信息的快速增长与用户所需信息越来越难找的问题，设计了一个结合Web挖掘技术的智能化信息服务系统。本文着重对系统的基本框架、主要功能模块的实现等进行了详细的介绍。 相似文献
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基于Web数据挖掘的个性化信息智能Agent挖掘系统模型 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化智能挖掘是近几年出现的一个崭新的研究方向,它是人工智能与数据挖掘技术在Web或Internet环境下相互融合的产物。大部分个性化信息挖掘都只是建立在纯粹的Web数据挖掘之上,然而面对大部分的智能化技术的出现,面对用户能够快速准确地检索自己最想要的信息的需求,Web数据挖掘要进行相应的扩展,通过将Web数据挖掘技术和智能Agent技术相结合,从而满足用户的需求。本文主要提出两个模型:典型的个性化Web挖掘模型和个性化Agent智能挖掘模型。 相似文献
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利用RDF语义性特点，结合ASP和DOM等中间件技术进行数据预处理，在此基础上提出一种基于RDF技术的Web数据挖掘系统框架，并给出系统框架实现策略，为解决Web数据挖掘所遇到的难题提供有效途径。 相似文献
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通过介绍高校图书馆用户行为概念和类型,以及图书馆多种智能设备生成的数据以“数据孤岛”的形式存在的现状,提出依托大数据技术构建信息服务平台,并设计多个功能模块,挖掘、分析用户行为数据,感知用户需求,满足用户全生命周期信息需要,最后对大数据环境下图书馆信息服务工作提出几点建议。 相似文献
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Web挖掘一般可以分为3类：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。WWW上信息资源的爆炸性增长,Web挖掘已经成为计算机科学的一个重要研究领域。使用模式挖掘是Web挖掘的一个分支,它利用Web服务器的日志中的大量数据及其他相关数据集进行分析挖掘,并从中获得有价值的有关网站访问使用情况的模式知识。对Web数据挖掘作了比较详细的介绍,并介绍了Web使用挖掘各阶段的主要工作以及相关技术。 相似文献