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1.
自1915年到1949年,民国时期清华图书馆创立了中国现代图书馆购书预算制度,制定、执行科学的文献购置管理方法,并在实践中不断修改完善,逐渐形成了以荐购为主的文献购置制度。该制度在清华的推行是美国现代管理思想与中国本土图书馆相结合的产物,具体表现为:实施理念设计上体现了灵活和商议制,推行方式最终实现了“自上而下”,组织形式采用普遍参与和教授为主相结合,目标上追求入藏高质量专业文献,配套保障方面具有重视书目和访书人作用等特点。 相似文献
2.
文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。 相似文献
3.
基于知识的协同过滤推荐系统研究 总被引:2,自引:2,他引:0
传统的基于项目的协同过滤算法,不能很好地解决数据稀疏和新项目问题(冷启动)带来的推荐质量下降的问题.笔者从智能检索的思想出发,提出一种新的基于知识的协同过滤推荐算法.该算法借助于领域本体,表达语义知识,增加了项目之间的关联信息;考虑到领域本体中结点、边、深度和密度对相似性计算的不同影响,算法结合信息论中的互信息相关概念,对相似性计算公式进行改进,提高了运算精度.实验结果表明,该算法相对于传统的基于项目的协同过滤推荐算法而言,可有效缓解由数据集稀疏和冷启动带来的问题,显著提高推荐系统的推荐质量. 相似文献
4.
基于项目分类预测的协同过滤推荐算法 总被引:3,自引:0,他引:3
在电子商务系统中,为了帮助用户有效地发现、过滤和利用信息,信息过滤技术应运而生.协同过滤技术作为其中的一种技术被成功地应用于推荐系统中.随着电子商务用户数目和商品数目的日益增加,整个项目空间上用户评分数据极端稀疏,传统的相似性度量方法均存在各自的弊端,导致推荐系统的推荐质量急剧下降.针对这一不足,提出基于项目分类预测的协同过滤算法,通过对用户评分矩阵中的项目进行相应的分类,缩小邻近搜索的范围,预测项目评分,减少稀疏性,并采用新的相似度计算方法.实验结果表明,该算法能提高个性化推荐算法的准确性. 相似文献
5.
Sowa在1984年提出了一个抽象模型,即概念图,作为基于语言学、心理学和哲学的知识表示语言.但是其概念图的定义比较简单,对于刻画文本中的语言组块的语义及语言单元之间的组合运算比较困难.为了能从形式上为将来的组块内部和组块之间的组合分析提供支持,深化概念图的表示形式,我们提出了一种适用于自然语言自动化分析的概念图的形式化描述,它可以看成是Sowa 概念图的递归扩展.然后我们将这种新颖的知识表示方式应用到文本检索领域的文本标引中,同时给出了以此为基础的概念图匹配算法.在和布尔检索的比较实验中,概念检索体现出比较明显的优势. 相似文献
6.
已有的频繁模式挖掘算法难以适应像生物信息数据挖掘、图模式挖掘等频繁巨模式挖掘应用.提出一种频繁巨模式挖掘算法,即基于核模式合成的频繁巨模式挖掘算法(Core Pattern Fusion Based Colossal Frequent Pattern Mining Algorithm,CPFCFPA),通过将各较小的核模式进行一步合成,寻求一个对频繁巨模式完整集的蕴含集.引入项集编辑距离概念,提出一种新颖的评价频繁巨模式挖掘结果质量的评测模型.实时数据集实验显示,CPFCFPA具有较好的可扩展性和挖掘性能,且对当前频繁模式挖掘算法难以或不能实现的挖掘任务,其挖掘结果能做到对频繁巨模式完整挖掘集的较好近似. 相似文献
7.
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
8.
基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法 总被引:7,自引:2,他引:5
传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性. 相似文献
9.
以豆瓣网和中国国家图书馆为案例的网上书目推荐系统研究 总被引:3,自引:0,他引:3
现有网上书目推荐系统根据应用服务理念的不同可以分为Web2.0型和传统型,根据其使用的过滤技术可以分为非个性化推荐、基于产品属性的推荐、基于相关用户的推荐和基于用户知识结构的推荐。书目推荐的开展应当遵循针对性、可行性、时效性这三个原则。本文通过对豆瓣网和中国国家图书馆的网上书目推荐服务的调查,从有用性、易用性、满意度、可找到性、普及性和可靠性六个方面对它们进行了比较,概括了传统型网上书目推荐系统的优势和改进意见。 相似文献
10.
吉雍慧 《现代图书情报技术》2008,3(2):69-75
探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。 相似文献