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基于图书馆业务系统中的借阅日志,构建数据仓储,采用SPSS数据挖掘中的聚类分析方法,挖掘读者与新书之间的分类相关度模式,通过个性化新书通报分类结果集,推荐读者感兴趣的新书。以笔者所在高校图书馆MELINETSⅡ系统中的读者借阅日志为例,设计并实现个性化新书通报推荐系统。 相似文献
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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
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文章以图书馆研究生读者的借阅信息构建的网络为研究对象,开展图书馆借阅网络的研究,着重研究了图书馆借阅网络的复杂网络特性,对图书馆借阅网络的社区划分进行深入分析,提出推行图书馆个性化推荐服务。 相似文献
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文章以图书馆研究生读者的借阅信息构建的网络为研究对象,开展图书馆借阅网络的研究,着重研究了图书馆借阅网络的复杂网络特性,对图书馆借阅网络的社区划分进行深入分析,提出推行图书馆个性化推荐服务。 相似文献
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个性化推荐算法能够帮助读者从图书馆海量馆藏中发现所需图书,有助于提高馆藏利用率和读者服务效率。文章以高校图书馆图书数据、读者数据和借阅数据为数据源,从中抽取关键词构建图书画像和读者画像;利用向量空间模型计算图书与读者之间的相似度,向读者推荐与其相似度排名靠前的图书;并进行推荐算法效果实证分析,揭示著录数据、读者类型、推荐窗口等变量对推荐准确率的影响。 相似文献
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[目的/意义] 在应用大数据提升图书馆服务的背景下,为提高借阅推荐的有效性,设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。[方法/过程] 引入复杂网络理论的分析方法,以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例,证明借阅网络具有二分图特性和BA无标度网络特性,具备个性化推荐的条件;通过构建读者借阅子网,采用能量传递六步法,实现个性化图书借阅推荐。[结果/结论] 实际借阅数据的验证结果表明,算法是有效且具有实际应用意义的。 相似文献
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基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统研究 总被引：3，自引：0，他引：3
董坤 《现代图书情报技术》2011,(11):44-47
针对当前高校图书馆主动式图书推荐服务存在的对服务对象信息需求挖掘、分析不足的问题,提出构建基于协同过滤算法的个性化图书推荐系统。通过引入读者专业、角色、学历、借阅记录等影响和反映读者信息需求的因素构建读者特征模型,基于该模型采用优化的协同过滤算法挖掘读者信息需求并产生个性化图书推荐信息,并通过实验证明该方法的有效性和实用性。 相似文献
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根据东莞图书馆ATM的被实际利用数据,分析图书馆ATM的读者构成、借阅行为、馆藏利用偏好等,探讨从布局规划、功能完善、资源调整、宣传推广等方面促进图书馆ATM读者利用的策略。 相似文献
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基于最大频繁模式挖掘算法进行书目推荐系统的设计与实现 总被引：2，自引：0，他引：2
赵麟 《现代图书情报技术》2010,26(5):23-28
以南开大学图书馆Unicorn系统为基础,介绍基于最大频繁模式挖掘算法的书目推荐系统的设计与实现,详细描述利用Unicorn系统中积累的借阅数据分析读者的行为模式,提供个性化书目推荐的方法。该系统利用图书馆现有资源拓展读者服务,可以提高现行自动化借阅系统的使用效率。 相似文献
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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
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通过对华南农业大学图书馆读者借阅倾向和借阅权限满意度等的调查与分析,了解读者利用图书馆情况、读者借阅倾向、借还习惯及对借阅制度的满意度等,提出调整图书馆读者借阅权限的对策. 相似文献
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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
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数据挖掘可以从数据库中获得海量数据所隐含的潜在价值信息,是当前人工智能和数据库领域研究的热点。将数据挖掘技术与智慧图书馆建设有机结合,通过对用户偏好、借阅行为和访问日志等因素展开综合分析,为用户目标需求提供更具针对性和适用性的知识资源服务,有效提高读者的满意度及图书资源信息的服务效率。比较分析了图书馆数据挖掘方法、个性化推荐服务方案设计及实施效果,对未来智慧图书馆建设及提供高质量的个性化服务提出建议。 相似文献
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文章基于温州大学图书馆的读者借阅数据,通过对读者集合的借阅总量、借阅人数比例、人均借阅量和借阅h指数的分析,探索了图书馆借阅指数作为学风状况评测定量参数的可行性。 相似文献
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针对图书馆读者借阅事务中存在的序列特征,提出一种基于序列模式挖掘的读者借阅行为分析方法,其思想是通过将借阅事务转化为序列数据库,基于PrefixSpan算法来识别读者借阅行为序列模式。以某高校图书馆读者借阅事务数据为例,通过序列模式挖掘实验表明,此方法可有效获取读者借阅行为的时序规律,其结果在图书馆信息服务中具有一定的应用价值。 相似文献
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构建个性化知识推荐系统是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段,推荐服务的关键在于完整地理解用户偏好并能准确作出判断。提出了一种基于语义扩展的知识推荐方法,通过分析读者文献检索、浏览的行为提取读者偏好,利用扩展激活模型建立读者偏好档案,据此对文献资源进行匹配和分级,从而向读者提供个性化的知识推荐服务。 相似文献
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