共查询到20条相似文献，搜索用时 156 毫秒
1.
马世杰 《图书馆工作与研究》2012,(2):56-60
本文以天津市高校图书馆Unicorn联合集成系统的文献利用记录为数据源,挖掘整合了25万余条中文普通图书的借阅记录,从三方面进行比较分析:即图书借阅数量的共现分析;同类书共被借阅的矩阵观察值共现分析;图书题名的聚类共现分析。这些定量分析研究的结果,为天津地区图书馆开展馆藏及其信息利用的发展状况和发展趋势的分析研究提供了客观翔实的参考数据。 相似文献
2.
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
3.
论文从高校图书馆读者借阅记录出发,分析读者的借阅行为,获取读者的阅读偏好值,用于构建读者偏好的本体模型。通过制定本体推理规则,完善已建立的本体模型。通过程序脚本将SPARQL书目查询结果推荐给读者,从而实现图书馆的个性化推荐服务。 相似文献
4.
[目的/意义] 为解决高校图书推荐过程中面临的“数据稀疏”和“冷启动”问题,研究表明：优化读者评价矩阵和相似度模型是提高图书推荐质量的关键。[方法/过程] 提出一种协同过滤改进方法,以图书分类为项目生成用户评价矩阵,并考虑借阅方式、借阅时间和图书相似度对用户兴趣度的影响,优化矩阵中的样本数据;同时,在计算读者相似度时融入读者特征和图书特征。[结果/结论] 实验结果表明,该方法可有效解决“数据稀疏”和“冷启动”问题,显著降低计算量。与基本协同过滤和聚类改进的协同过滤方法相比,无论是在推荐准确率还是在用户满意率上都有较大的提高,综合推荐效果更好。 相似文献
5.
针对高校图书馆场景存在的无显式反馈、借阅数据稀疏和传统推荐算法效果不好问题,提出基于时间上下文优化协同过滤的推荐算法,包含读者阅读行为评分、时间上下文和内容兴趣变迁3个要素。在数据准备阶段,通过制定评分转化规则、设计标准化函数来构建一种基于用户行为操作的兴趣评分模型,以解决用户评分缺失问题;在推荐召回阶段,提出一种非线性的时间衰减模型来对评价矩阵进行优化,以提高推荐效果;在推荐排序阶段,提出一种兴趣捕捉模型对召回结果按照图书类别进行精排序,以缓解数据稀疏问题并进一步提高推荐效果。实验结果表明,文章提出的优化算法在Top5的F值较未经优化的协同过滤提升增幅达141%。 相似文献
6.
[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
7.
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
8.
读者荐购是读者参与图书馆馆藏建设的重要渠道,分析和利用读者荐购与图书借阅数据,能更有效支持高校图书馆的采访工作。文章以山东农业大学图书馆读者荐购和借阅数据为基础,利用Excel和Spss软件进行数据整合分析,结合统计结果,指出图书馆读者荐购系统、馆藏结构存在的问题,并提出相应的建议和解决方案,指导采访人员改进工作。 相似文献
9.
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
10.
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
11.
12.
基于借阅时间评分的协同图书推荐模型与应用 总被引：1，自引：0，他引：1
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.
认为随着网络技术在图书馆建设中的应用,书目信息检索成为读者与图书馆沟通的重要途径。对这些数据进行收集、统计、分析、整理,有助于了解读者最真实的需求。基于书目检索信息,提出荐购系统原理,并设计荐购系统,一方面可以弥补建立在主动推荐基础上的传统荐购系统存在的不足,另一方面可以实践并深化图书馆"以读者为中心"的服务理念。 相似文献
15.
图书馆学术资源推荐服务是新信息化环境下图书馆的一种新的服务模式。基于关联数据的图书馆学术资源推荐可通过关联规则向用户推荐其满意的、相关度高的学术资源,关联数据架起了图书馆学术资源推荐与用户之间的桥梁。基于此,文章构建了基于关联数据的图书馆学术资源推荐系统框架,并展望了需进一步研究的问题。 相似文献
16.
分析了当前图书馆书目推荐系统的现状及不足,提出了一种基于运用关联规则挖掘读者借阅记录的书目推荐方式,设计了一种新的书目推荐系统的体系架构,并运用实例分析了该系统的推荐流程。 相似文献
17.
刘剑涛 《现代图书情报技术》2012,(2):18-22
针对传统协同过滤算法依赖单一用户需求形态影响推荐效果的问题,提出一种基于用户多态聚类的数字图书馆个性化推荐方法。该方法以改进的海明距离计算候选邻居集,结合多态相似度进行二次聚类,预测用户的多态需求度并形成推荐。实验表明,使用多态聚类产生的推荐精确度上优于单一聚类产生的推荐。 相似文献
18.
以CNKI数据库为数据来源,以"图书馆"与"推荐"为组合主题进行检索,使用CiteSpace软件分析文献信息,通过构建关键词共现网络、聚类视图及时区视图等知识图谱反映研究现状及热点;在全景展示的基础上进行深入解析,从图书馆资源建设、服务创新、技术实现3个角度探讨图书馆个性化推荐研究的发展趋势,并提出相应建议,以期为我国图书馆个性化管理与服务提供借鉴。 相似文献
19.
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
20.
陈涛 《大学图书情报学刊》2017,35(3)
文章以云南民族大学图书馆为例,总结目前高校图书馆常见的几种读者荐购模式,分析其各自的特点,对存在的问题提出解决方案,并对读者荐购的发展方向作前瞻性的论述. 相似文献