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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 15 毫秒
1.
针对传统图书自动推荐系统准确性不高的缺点,提出利用数据挖掘中的关联规则算法技术将读者借阅的图书、性别、年龄、职称、职业、受教育程度、爱好等多维关系生成关联规则,再将读者基本信息与这些规则进行比较,把匹配的关联规则推荐给读者,就能解决传统推荐系统的不足,提供更加灵活的个性化图书推荐服务。文章以湖南图书馆2011年读者借阅数据为例,利用Microsoft SQL Server 2008为工具进行了关联规则算法的数据挖掘分析。  相似文献   

2.
利用关联规则对高校图书馆借阅信息进行挖掘,可以找出读者的借阅习惯,从而可以根据读者借阅习惯,能实时、有针对性、主动地为读者提供读者感兴趣的图书.但在实际的运用中,经过统计发现,基于传统的关联规则进行推荐模式存在着关联规则发现困难以及并没有反映出读者借阅习惯的变化问题.论文试图对挖掘出的结果进行分析比较处理,进行特殊的加权处理,从而为用户推荐出命中率高的个性化的推荐模型.实际测试表明:经过加权处理后的关联规则推荐模型能够及时反映出用户的变化,能够满足为用户提供更专业的个性化推荐.  相似文献   

3.
通过数据挖掘技术可以发现在校读者的借阅习惯以及使用图书资源的模式,进而评估读者对馆藏资源和馆藏服务的利用情况,针对读者的借阅规律,图书馆可以提供个性化的信息推送服务,有效提高资源利用率和服务水平.以辽宁师范大学文、史、法及心理学院读者的借阅记录为样本数据,采用大数据处理软件Weka进行数据离散化转换,并加载分析,根据频繁项集合算法的挖掘关联规则,预测相关书籍的借阅概率,生成推荐书目,向读者进行个性化推荐.经过大数据分析发现,读者借阅同种图书的关联度占总关联规则的比率较大,说明大部分读者在一次特定的借阅中,往往只会借阅某一类别或者高度相关的图书.将上述结果提供给相关学科馆员,能为读者提供更有针对性和目的性的书目,并加以个性化信息推送服务,提高图书馆的学科服务质量.  相似文献   

4.
对怀化学院图书馆TP类图书按编目日期统计各年借阅量,依据文献老化定律、最小二乘法曲线拟合求得TP类图书的半衰期及老化曲线,利用TP类图书的老化曲线方程预测其借阅量,提出图书关联规则支持度的老化常数。实验表明:通过关联规则中的support(X)=support(X)×K'方法降低老化图书的关联支持度,减少老化图书相对较弱的强关联规则,解决了原书目推荐系统推荐给读者的书目中有相当一部分图书已失去使用价值的问题。此方法不仅适用于怀化学院图书馆馆藏图书的书目挖掘,对其他高校图书馆也有借鉴价值。  相似文献   

5.
关联规则是数据挖掘领域一个重要的研究任务。文章首先介绍关联规则的基本概念和常用的关联规则算法。接着以上海交通大学两年的图书流通数据为研究对象,利用关联规则和Apriori算法,分别对图书的类别和特定图书的借阅关联性做出分析,得出图书大类和一些单本图书的借阅关联性特点,最后在此基础上为图书馆工作和个性化服务提出合理建议。  相似文献   

6.
指出现有关联规则可视化模型在数字图书馆的书籍量多时会造成界面紊乱、难于显示整体信息等问题,通过对现有关联规则可视化模型的改进,提出基于菱形图的关联规则可视化模型。根据空间认知能力提高读者整体把握信息能力,根据规则概率高低分配屏幕资源,以此增强信息容纳量,解决读者易迷失于书海以及难于解读挖掘结果的问题,减少读者借阅时间,提高图书推荐质量,并在该模型基础上建立图书借阅推荐系统,以期为读者提供决策支持。  相似文献   

7.
主题图书推荐是图书馆满足读者阅读需求的服务形式之一。做好主题图书推荐服务,有利于有效发挥馆藏图书的作用。文章以台州市图书馆主题图书推荐活动的开展进行阶段性总结分析和探究,包括主题图书推荐的宣传方式方法、借阅情况分析、产生借阅差异原因等,为公共图书馆阅读服务的发展提供参考。  相似文献   

8.
高校图书馆的借阅记录包含大量信息,研究数据库中的借阅记录可以获知学生与图书间的某种联系,通过改进的L-Apriori算法把这种潜在的联系转化成显性知识推荐给目标学生,对提升当前数字图书馆的服务质量具有重要意义。改进的L-Apriori算法对借阅记录分专业形成的子数据库关联规则进行逐一整合,最终形成全局数据库关联规则。实验结果表明改进的L-Apriori算法无论是挖掘效率还是准确度都明显优于Apriori算法。  相似文献   

9.
一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务   总被引:2,自引:0,他引:2  
本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.  相似文献   

10.
数据挖掘技术在图书馆信息服务中的应用   总被引:19,自引:2,他引:19  
为适应图书馆对信息服务的需要,以高校图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对高校图书馆借阅记录进行分析,给出了挖掘算法,提出了推荐服务模型,利用挖掘出来的规则提供推荐服务。  相似文献   

11.
本文首先提出一种利用读者借阅行为特征来判断图书可推荐质量的思路,并结合读者图书借阅关系所形成的二分网络结构,设计了一种测度图书可推荐质量的迭代算法,从而为个性化图书推荐服务提供了良好的推荐客体.在上述研究的基础上,结合图书类别目录层次、标题语义信息的提取处理方法、基于加权XML模型的用户个性化模式表达方法及其权值扩散策略,提出了三种图书馆个性化图书推荐服务的形式,分别是特定主题的图书推荐服务、现有所借图书的修正型推荐服务和新书推荐服务.最后,文章对相关测试实验及其效果做了必要的说明.  相似文献   

12.
通过应Clementine12.0中关联规则的GRI模型和C5.0推理规则集,对问卷涉及的205位青少年用户基本信息和图书购买信息进行数据建模和分析。研究结果表明,单个用户购买的多类图书之间,具有相同购买特征(如性别、年龄、教育背景等)的用户群和某类图书之间均存在一定的关联规律。在此基础上,提出了基于GRI模型和C5.0规则集的图书推荐模式,即跨类型和相同用户兴趣的图书推荐,试图为图书馆和图书零售市场开展图书推荐服务提供参考。  相似文献   

13.
[目的/意义]以现有图书馆借阅记录为基础,结合图书阅读相关性进行深入挖掘,探讨识别借阅场景下图书专业性质量和实现相应个性化图书推荐服务的有效方法。[方法/过程]利用图书的阅读相关性提出图书相关性链接关系,结合图书质量的迭代识别算法来识别专业图书资源。同时利用图书类别相关性链接关系,提出读者用户个性化模式的表达方法,并从长期兴趣推荐和短期兴趣的即时推荐两个方面给出个性化图书推荐策略设计原理和实现方法。[结果/结论]在图书质量识别方面,该方法更易于识别出专业性较强的优质图书资源,适用面比较灵活,也可以在限定图书范围内进行专业图书识别。在个性化图书推荐方面,发现不论长期兴趣推荐方法还是短期兴趣推荐方法,第二类用户的平均推荐命中度要高于第一类用户,在第一类用户中,最高相似度区间(75%以上)和较低相似度区间(15%-50%)的短期兴趣推荐方法的平均推荐命中度要高于长期兴趣推荐方法。本研究通过读者借阅序列分析方法识别专业图书并实现相应的个性化推荐图书方法,有利于改善现有图书馆借阅服务水平和提高读者的满意度。  相似文献   

14.
基于关联规则挖掘的图书流通信息分析   总被引:11,自引:0,他引:11  
罗凤莉 《晋图学刊》2007,(1):1-2,29
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   

15.
图书借阅是图书馆提供的重要服务之一.研究用户的图书借阅行为模式,有助于图书馆提供面向用户的个性化服务,从而提升服务质量.以北京大学图书馆为例,几乎所有的学生都有图书借阅记录.这种图书借阅行为形成了一个用户到图书的"图书借阅网络".另一方面,相同的图书可以被不同的用户所借阅,图书作为知识的载体,通过这种共同借阅关系将不同背景的用户联系在一起,形成了一种用户到用户的知识分享社会网络,称作"共同借阅网络".基于这两种网络,本文对用户的借阅行为模式进行了深入的分析,发现了影响用户借阅行为的因素,并从用户借阅行为中挖掘出了新的知识,构造了个性化图书借阅推荐系统.本文的研究成果有利于推进图书馆服务向Library 2.0时代迈进.  相似文献   

16.
直播带货在电商行业、出版行业风头正起,但直播带书在图书馆行业则鲜见报道。直播带书是指图书馆以网络直播的形式,进行图书的推荐,并吸引读者进行图书借阅的一种服务模式,是图书馆传统服务的延伸。它把传统借阅与新兴直播相融合,以网络直播的形式为读者推荐图书,并可直接在直播间内借阅。论文介绍了台州市图书馆筹划、实施云享新阅直播借书服务的全过程,分析了遇到的困难,并详细介绍了解决问题的思路与对策,以期为公共图书馆的创新服务提供参考。  相似文献   

17.
一种快速的个性化书目推荐方法*   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对高校数字图书馆现有书目推荐方法存在的不足,提出一种快速的个性化书目推荐方法。该方法利用矩阵向量技术和压缩技术对Apriori算法进行改进,以提高数据资源的挖掘效率,然后利用改进的Apriori算法从读者的借阅记录中挖掘出图书之间的关联关系,以此为读者的借阅提供个性化的书目推荐服务。仿真结果能够证明该方法的有效性。  相似文献   

18.
通过北创图书管理系统采集2010年至2021年间福州大学图书馆纸质文献借阅记录,数据由读者信息、借阅信息、图书信息3部分组成。通过对多张表的数据关联、读者隐私数据不可恢复的数据加密等技术手段,最后生成6540595条纸质文献的借阅记录。该数据集有助于图书馆优化馆藏建设、制订更合理的借阅规则、开展个性化的阅读推广等。  相似文献   

19.
个性化图书推荐研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
个性化图书推荐系统通过对用户借阅行为的统计分析,获取用户的兴趣特征,实现由原来的人找书到书找人一对一的个性化图书推荐。现有的图书推荐系统各有侧重,图书推荐算法及评价标准各具优、缺点。未来,图书推荐的研究热点及难点将集中在借阅记录的稀疏性、新图书问题、高校新生问题、用户统计学信息、根据《中国图书馆分类法》计算图书相似性、副本数及借阅规章制度等方面。  相似文献   

20.
个性化图书推荐系统通过对用户借阅行为的统计分析,获取用户的兴趣特征,实现由原来的人找书到书找人一对一的个性化图书推荐。现有的图书推荐系统各有侧重,图书推荐算法及评价标准各具优、缺点。未来,图书推荐的研究热点及难点将集中在借阅记录的稀疏性、新图书问题、高校新生问题、用户统计学信息、根据《中国图书馆分类法》计算图书相似性、副本数及借阅规章制度等方面。  相似文献   

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