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1.
[目的/意义] 意愿经济是随着互联网和大数据技术发展而形成的一种围绕用户意愿并以需求为导向的新经济模式。在这种经济行为模式下,对用户情报需求进行深度挖掘研究,对提升情报服务能力具有重要意义。[方法/过程] 以意愿环境下情报服务的变革为切入点,通过建立用户需求分析模型UDAM,对情报服务平台新老用户的情报需求进行描述,并应用文本特征向量的分析方法,对与用户相关的文本进行机器学习,深度挖掘出关键词及用户情报需求的兴趣变化,深入挖掘并动态追踪、锁定情报用户的情报需求。[结果/结论] 在意愿经济的思维模式下,以满足用户个性化情报需求为宗旨,对用户进行有针对性的情报推送服务是未来情报服务发展的必然趋势。 相似文献
2.
Web日志挖掘数据预处理方法研究
总被引：1，自引：0，他引：1
柳胜国 《现代图书情报技术》2004,20(12):55-57
Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究，可以对网站的组织结构及其性能进行改进，增加个性化服务，发现潜在的读者群体。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别用户会话、格式化，目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列，并给予了算法实现。 相似文献
3.
复杂信息环境下,情报数据更多源,结构更复杂,规模更庞大,如何从多源数据中及时甄别出有情报价值的信息是当前亟待解决的问题。文章深入分析了复杂信息环境给多源数据情报价值发现提出的新要求。在此基础上,提出了多源数据情报价值发现模型。首先,构建动态的多源数据空间;其次,从多源数据外部基础特征、内容语义特征以及用户情报需求特征3个维度分别提出了情报价值发现的设计方案。复杂信息环境下,多源数据的情报价值发现需要快速感知、细粒度挖掘、精细化研判和智能化分析。需要时刻关注用户的情报需求,并结合深度学习等技术实现多源数据情报价值发现的高效化、精准化和智能化发展。 相似文献
4.
数字图书馆个性化信息检索模型研究* 总被引：3，自引：0，他引：3
许春漫 《现代图书情报技术》2006,1(3):15-19
结合向量空间技术、Agent技术、Web日志挖掘等技术提出了一个基于概念的数字图书馆个性化信息检索模型。该模型根据用户主动提供的初始信息建立基于概念的用户兴趣模型，利用用户对文档的主动评价和用户的访问行为更新用户兴趣模型，并将用户兴趣模型用于检索结果的相关度排序和最新信息的推荐以及合作推荐。最后给出系统的实现方法。 相似文献
5.
用户需求新动向与参考馆员的知识服务 总被引：11，自引：0，他引：11
一、用户需求新动向 研究情报用户的学者习惯于根据用户的职业特点挖掘并分析其不同的情报需求,但现实情况却是各类用户需求总体特征的日渐"趋同". 相似文献
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图书馆服务流程与用户满意之间存在着直接的联系。如果服务流程存在不足,将引发用户的不满意。传统的图书馆用户满意分析,多是采用调查的方式,未能充分挖掘利用图书馆服务流程日志。流程挖掘是对事件日志的挖掘,其典型应用场景可以用于流程分析与诊断,进而在流程分析的基础上实现对图书馆用户满意的分析。在构建基于流程挖掘的用户满意分析模型之后,还对该模型实现的三个核心环节进行了研究:生成事件日志、选择挖掘算法、分析用户满意,并给了一个所提方法的简单示例。 相似文献
8.
基于情报用户需求研究有利于情报资源的进一步开发利用，有利于情报服务效能的提高。因此从情报用户类型、情报需求特点、影响用户情报需求的因素及用户需求研究方法等方面对情报用户需求研究进行了具体的论述。 相似文献
9.
基于XML的Web日志挖掘研究* 总被引：2，自引：0，他引：2
潘有能 《现代图书情报技术》2006,1(5):62-64
设计一个基于XML的Web日志挖掘体系结构，简要介绍XGMML和LOGML，并在此基础上讨论LOGML文档的生成方法及利用Apriori算法对日志文档进行频繁集、频繁序列和频繁子图挖掘。 相似文献
10.
论文针对图书馆日志多数据源且格式多样化导致的日志处理效率低下的问题,提出了基于ELK的日志综合解决方案。该方案首先探讨了日志采集、数据清洗、日志解析的规则和技巧以及基于TF-IDF、SVM算法设计的日志异常检测模型;其次基于提出方案的整体架构,详细地分析了日志采集、存储、可视化、异常检测的整个流程;最后,将该方案应用于中国矿业大学OPAC系统,对读者用户的检索行为、不良用户的攻击行为进行可视化分析。实验结果表明,论文提出的日志管理解决方案,在集群模式下检索性能极其高效,有效地提高了图书馆日志的处理能力。 相似文献