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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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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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《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
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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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尝试将g指数应用于高校图书馆借阅数据的分析,通过对各类图书g指数的统计,了解不同类别图书的读者关注度,通过对各类读者g指数的统计,了解不同读者群的借阅动态,对指导图书馆优化馆藏资源、图书推荐等工作提供数据支持。 相似文献
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高校图书馆文献建设主要是为本校教员和学生及学校的学科建设和发展服务的,读者推荐图书因此尤为重要,让读者积极主动地参与到图书馆图书采购的工作中来,提高图书采购的质量与效率,满足读者的需求。图书荐购系统的开发,并与书目数据库相结合,借鉴PDA系统的理念,使读者荐购图书模式有了质的变化,也是图书馆深化服务的体现。 相似文献
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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
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分析了当前我国高校图书馆印刷型图书流通策略存在的不足,从流通类型、读者类型、借阅、续借、预约等方面．提出结合当前数字图书馆建设大环境,创新角色类型模式、全流通模式、动态等级模式、大数量权限法、无限续借制度、积分式预约制度等流通策略,以期提高图书馆的整体办馆效益。 相似文献
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通过构建区域高校图书馆一站式书目检索平台来解决读者在书目检索中遇到的困难。在区域高校资源共享,优势互补的基础上,使读者享受到一站式书目检索带来的快捷方便。 相似文献
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为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐。实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法。 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