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1.
《内蒙古科技与经济》2021,(17)
依据图书馆读者的行为特征,利用关联挖掘算法对读者类型进行了关联性划分,科学挖掘了读者行为之间的关联信息,通过关联设定、关联生成、关联验证等主要环节获得了读者类型的实用性结果;对比传统的基于读者行为数据本身进行分析的方法,关联挖掘算法明显提高了读者类型划分的效率和直观性,并且减少了计算成本。 相似文献
2.
图书流通数据的关联挖掘量化分析方法 总被引：15，自引：1，他引：15
本文探讨了图书流通数据的一种量化分析方法——关联规则的挖掘。通过对某一读者群在一定时期内所借阅图书的流通数据应用关联规则的挖掘分析方法，可以发现读者在进行专业学习时隐含的各学科知识之间的关联。这对图书馆调整资源建设的学科结构、提升读者服务工作水平具有重要的指导意义。 相似文献
3.
为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。 相似文献
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为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务. 相似文献
5.
为适应图书馆新书推荐服务的需要，以安徽省图书馆为例，用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘，提出读者推荐服务模型，利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。 相似文献
6.
介绍了数据挖掘及其在读者借阅行为分析中的应用,以及垂直数据格式的关联规则挖掘算法,运用该算法对读者个性化借阅数据进行分析,从中发现了读者的借阅模式和兴趣所在,为向读者提供高水平的个性化借阅服务找到了更为科学严谨的方法。 相似文献
7.
基于关联规则的图书馆读者兴趣度实证分析 总被引：2，自引：0，他引：2
图书馆读者的兴趣度是读者对图书馆各文献的借阅、下栽等的偏好程度,通过对读者兴趣度的度量,能为图书馆信息服务提供更多更好的依据.文章研究了关联规则在读者兴趣度中实现的方法、过程和现实意义,对图书馆文献的借阅信息进行了深层次的数据挖掘,建立了读者兴趣度度量的计算模型,并进行了相关的实证分析. 相似文献
8.
图书馆读者兴趣度建模及实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对读者进行兴趣度分析,是图书馆进行一切业务工作的依据。本文阐明了图书馆进行读者兴趣度研究的意义,通过对图书馆流通日志进行关联规则挖掘,提出了一种基于支持度、置信度、提升度、有效度的读者兴趣度研究的模型,并提取数据对此模型进行了实证分析。 相似文献
9.
关联挖掘在文献借阅历史数据分析中的应用 总被引：12，自引：2，他引：10
介绍了数据挖掘中关联规则的基本概念和方法,进一步讨论和研究了关联规则在图书馆读者文献借阅历史数据分析中的应用。通过实验分析表明,借阅历史数据在经过一定的预处理后,用Apriori关联挖掘算法能挖掘出隐藏在历史数据背后的有用的规则和潜在的信息,这将有利于为读者提供个性化服务和对图书馆的服务提供决策支持。 相似文献