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1.
基于SOM聚类的个性化图书推荐研究 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化推荐是图书馆个性化信息服务的主要方式之一。本文在传统推荐算法的基础上,提出了一种基于SOM聚类的个性化图书推荐方法,该方法结合中国图书馆分类法对读者的借阅信息进行分析,并利用SOM网络对借阅文档进行聚类。利用个性化推荐技术来调整图书馆的信息服务模式,推送最贴近读者需求的信息给读者,从而提高图书馆馆藏资源的利用率和图书馆的服务质量。 相似文献
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运用K-means算法,对福建工程学院图书馆管理系统中学生借阅信息进行数据挖掘。通过分析不活跃学生、一般学生和活跃学生3类读者的借阅规律,对馆藏结构进行优化,以期提升图书馆的资源利用率和管理工作效率,更好地为读者提供个性化服务。 相似文献
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针对图书馆读者群数据的高维特征,选择高维数据聚类算法来解决图书馆读者群划分问题.详细分析基于高维数据聚类的读者群划分方法,以某高校图书馆读者借阅事务数据为例,通过读者群划分实验表明,此方法可有效识别借阅行为相似读者群,在图书馆信息管理与服务中具有一定的应用价值. 相似文献
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基于Weka读者借阅行为分析 总被引：2，自引：0，他引：2
图书管理系统借阅数据直接反映了读者的借阅行为,对其研究可以了解读者的借阅习惯。使用Weka软件,运用其关联分析、聚类中的不同算法对华南师范大学2008年研究生图书借阅数据进行分析,获取了一些有益的分析结果,对提高图书馆的服务起到一定的帮助作用。 相似文献
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《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
7.
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
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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
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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
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王路漫 《内蒙古科技与经济》2009,(4):158-160
文章介绍了数据挖掘的主要技术,即关联规则和聚类算法,并针对北京林业大学数字图书馆数据的具体特点,将这两种关键技术运用到图书馆借阅信息挖掘过程中,通过分析挖掘结果,寻找借阅书刊一些潜在的规律,优化图书馆的馆藏布局,提高个性化服务质量。 相似文献
11.
图书馆的读者借阅记录中通常会隐含读者的借阅兴趣和规律,如何有效地从中提取出读者对各类图书的兴趣,对读者的借阅模式加以区分,可以对图书的分类组织、图书的采购编目、以及读者服务等方面起到良好的指导作用。引入数据挖掘中的聚类思想,提出了一种基于聚类的借阅模式分析方法,在读者借阅记录上的实验表明通过读者对不同类别图书的兴趣作为度量对读者借阅模式加以区分的方法是行之有效的。 相似文献
12.
介绍了数据挖掘及其在读者借阅行为分析中的应用,以及垂直数据格式的关联规则挖掘算法,运用该算法对读者个性化借阅数据进行分析,从中发现了读者的借阅模式和兴趣所在,为向读者提供高水平的个性化借阅服务找到了更为科学严谨的方法。 相似文献
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聚类分析在图书馆馆藏书目中的挖掘与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
苟元琴 《内蒙古科技与经济》2009,(13):140-141
文章从图书馆管理系统中引入数据挖掘技术,利用聚类分析中的K—means算法对图书馆馆藏图书借阅使用情况进行了聚类挖掘,并将挖掘结果进行分析,从而制定出相应的决策,以有针对性地丰富馆藏资源和优化图书馆的馆藏布局。 相似文献
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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
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本文采取了3种必要的措施提高了聚类质量:考虑到各维数据特征属性对聚类效果影响不同,采用了基于统计方法的维度加权的方法进行特征选择;对于和声搜索算法的调音概率进行了改进,将改进的和声搜索算法和模糊聚类相结合用于快速寻找最优的聚类中心;循环测试各种中心数情况下的聚类质量以获得最佳的类中心数。接着,该算法被应用于图书馆读者兴趣度建模中,用于识别图书馆日常运行时各读者借阅图书的类型,实验表明该算法较其它算法更优。这样的读者兴趣度聚类分析可以进行图书推荐,从而提高图书馆的运行效率。 相似文献
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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
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基于读者利用挖掘的图书馆决策与应用分析 总被引：1，自引：0，他引：1
本文介绍了数据挖掘技术、挖掘过程和数据挖掘体系结构,针对我馆信息管理系统中书目、读者和借阅信息、OPAC检索记录以及WEB问卷调查数据,分析如何应用数据挖掘技术发现读者利用及需求的规律和模式,并探讨了读者利用挖掘在图书馆服务和管理上的应用。 相似文献
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针对高校图书馆读者借阅文献类型、流量实时监测问题,提出了一种基于数据挖掘中聚类算法的自动分类和统计分析方法。以该方法开发出流量分类统计和预报应用系统,在大庆石油学院图书馆进行了实际应用,结果证明了该算法是有效和可靠的。 相似文献
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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