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数据驱动下数字图书馆用户画像模型构建 总被引：15，自引：1，他引：14
[目的/意义]为了挖掘用户数据背后隐藏的价值，全面了解用户需求，构建用户画像模型，为数字图书馆实现精准服务提供新动能。[方法/过程]针对数字图书馆用户画像的内涵及特征进行剖析，分析用户画像的数据来源及采集处理过程，提出数据驱动下用户画像数据化→标签化→关联化→可视化的驱动主路线，从自然维度、兴趣维度、社交维度，构建多维度、多层级、立体化的用户画像模型。[结果/结论]详细阐述数字图书馆用户画像模型的构建流程，设计用户画像的框架模型，并将用户画像应用于数字图书馆的精准推荐、个性化检索、精准宣传以及参考决策中，以促进数字图书馆的知识服务升级。 相似文献
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针对当前Folksonomy用户偏好挖掘方法只能在二元关系基础上挖掘用户偏好、只关注单用户偏好而忽略用户群偏好、只注重静态偏好而忽视时间推移带来的动态变化等问题,提出基于FCA的Folksonomy用户偏好挖掘模型,通过构建Folksonomy多值背景及单值背景,在概念格可视化基础上分析Folksonomy用户行为、用户偏好及其转移。该模型的提出为Folksonomy系统中的用户偏好的获取提供新思路。 相似文献
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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
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文章基于多源数据融合、用户画像、阅读推广之间的相互关系,以用户画像为中介变量,分析多源数据融合对公共图书馆智慧化阅读推广的影响,结果发现:用户信息数据融合与用户交互数据融合的影响路径是用户行为画像,资源内容数据融合和资源流通数据融合的影响路径是用户资源画像,在馆位置数据融合和在网板块数据融合的影响路径是用户空间画像。 相似文献
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自适应个性化数字图书馆用户建模研究 总被引：3，自引：0，他引：3
个性化定制方式是对数字图书馆服务进行改进的主要趋势。而实现个性化至今仍然采用基于用户驱动的方式。采用机器学习技术,构建用户模型,构建一种满足用户获取信息需求的新方式：自适应数字图书馆,能够自动学习用户的偏好和目标．从而实现用户与个性化数字图书馆的互动。 相似文献
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[目的/意义]本文通过对2019年国际数字图书馆联合会议(Joint Conference on Digital Library,JCDL)的录用论文进行整体回顾,梳理了本届年会的最新研究成果与学科发展动态,以助国内图情领域学者更好地了解本届年会成果,把握国际数字图书馆领域研究的前沿热点问题。[研究设计/方法]采用文献综述的方法进行研究。[结论/发现]本届年会更加关注数字图书馆如何通过多源数据的融合、数字人文馆藏资源的利用等实现信息服务深度融合;数字图书馆如何通过海量大数据挖掘与利用、用户行为分析提升其服务水平;如何通过对学术文本资源深入挖掘,实现信息计量学在学术评审、学术评价等方面的创新应用。[创新/价值]本文揭示了国际数字图书馆领域的最新发展态势,展望了未来数字图书馆领域的学术前沿方向。 相似文献
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设计面向大数据的数字图书馆信息系统数据库缓存模型,从模型的功能架构、运行流程方面进行介绍,规定应用程序接口,在尽可能不改动数字图书馆信息系统原程序的基础上,实现用户操作序列或进程行为序列的捕捉,并使用HammerOra数据库测试工具对本模型进行测试,结果证明缓存模型适合处理数字图书馆海量信息系统产生的数据,具有良好的经济性和有效性. 相似文献
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基于关联挖掘技术的数字图书馆个性化推送服务 总被引：3，自引：0，他引：3
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针对用户兴趣和偏好建立用户模型，是整个数字图书馆个性化服务系统中的关键技术。在概速数字图书馆个性化服务及其用户建模的基础上，论述了数字图书馆个性化服务用户模型的表示方法、信息来源和技术类型。 相似文献