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基于协同过滤的数字图书馆推荐系统研究 总被引：10，自引：0，他引：10
信息推荐服务是数字图书馆的一项重要功能。该文论述了基于协同过滤的数字图书馆推荐系统的基本原理与特点、数字图书馆进行协同推荐的必要性,介绍了基于协同过滤推荐系统的主要方法和技术,并分析了目前协同过滤方法在数字图书馆推荐系统中应用的一些实例。 相似文献
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数字图书馆推荐系统研究 总被引：4，自引：0，他引：4
信息推荐服务是数字图书馆的一项重要的功能。文章论述了数字图书馆推荐系统的基本原理与特点、功能及意义,介绍了数字图书馆信息推荐的主要方法和技术,并对当前数字图书馆推荐系统的主要应用进行实例分析。 相似文献
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基于协同标注的B2C电子商务个性化推荐系统研究 总被引：2，自引：0，他引：2
针对B2C电子商务系统中“信息过载”与“信息缺失”共存的问题,在综合分析电子商务个性化推荐技术和协同标注基础上,提出采用协同标注方法构建推荐系统为顾客提供个性化的商品信息,描述了该系统的总体结构,并对系统中的概念生成器、查询分析器、商品标签地图等功能模块进行详细论述。 相似文献
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全国文化信息资源共享工程省级分中心与数字图书馆的技术协同研究 总被引：3，自引：1，他引：3
文章研究了全国文化信息资源共享工程省级分中心的技术定位、与数字图书馆的技术策略和技术协同,研究了建设统一的信息协同管理系统的方案. 相似文献
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论数字图书馆个性化信息推荐系统* 总被引：29，自引：3，他引：26
构建一个综合信息检索、信息过滤、数据挖掘等多种技术的信息推荐系统，是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段。阐述了数字图书馆个性化信息推荐系统的目标、功能与资源定位，对推荐系统的结构框架和主要功能作了解剖，并分析了推荐系统实现的主要技术。 相似文献
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蒋君 《中华医学图书馆杂志》2011,(7):46-49
介绍了国外OCLC、NLM、欧盟虚拟数字图书馆和国内NSTL、CALIS以及CASHL等典型跨数字图书馆协同服务的案例,总结分析了国内信息服务机构之间协同服务实现技术的应用。 相似文献
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基于知识决策的数字图书馆个性化推荐 总被引：5，自引：0，他引：5
个性化推荐服务是数字图书馆发展的方向。本文通过比较国内外典型的数字图书馆个性化系统,分析了它们的共性和特性,并说明了个性化服务在数字图书馆中的应用现状。针对现有个性化系统存在的问题,从资源共享、知识管理、决策支持、智能化推荐方面提出了数字图书馆个性化推荐服务的改进措施和创新方法。将个性化推荐与知识管理和决策支持有效的结合起来,创建了基于知识决策的个性化推荐服务系统的模型,该模型的主要特点是主动的向用户推荐能够辅助决策的知识,将推荐信息的服务提升到推荐知识的服务。在创建模型的基础上,设计并分析了该模型的主要功能和实现的技术方法。 相似文献
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我国图书馆数字化合作参考咨询探析 总被引：11，自引：0，他引：11
首先回顾了图书馆合作参考咨询的发展历史，在此基础上，对国内图书馆开展数字化合作参考咨询的认识、组织形式、系统要素、工作流程等问题进行了初步探讨和分析。 相似文献
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构健跨系统联合数字参考咨询服务网络平台 总被引：4，自引：0，他引：4
针对广东省各系统图书馆网上参考咨询服务的现状和存在问题,探讨跨系统联合数字参考咨询服务的总体目标与基本原则,提出跨系统联合数字参考咨询服务网络平台的主要架构、功能及其实现机制,以促进各种类型图书馆等信息服务机构间的合作,并逐步形成具有广东特色的跨系统联合数字参考咨询服务平台。 相似文献
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高校图书馆馆藏资源协同推荐系统研究 总被引：1，自引：0，他引：1
以武汉大学为实际研究环境,针对高校图书馆环境下协同推荐的特殊性,在缺乏用户对馆藏资源评分数据的情况下提出主要根据借阅时间计算用户的偏好值,并辅助使用用户评分对该值进行调整。将用户的信息需求分为长期信息需求和短期信息需求,分别计算用户对馆藏资源的短期偏好值和长期偏好值,运用Apache Mahout构造馆藏资源的协同推荐系统,针对用户的两种需求进行推荐,并且采用邮件调查的方式对推荐结果进行了检验。 相似文献
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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
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目前协同过滤被广泛应用于数字图书馆、电子商务等领域的个性化服务系统.最近邻算法则是最早提出和最主要的协同过滤推荐算法,但用户评分数据稀疏性严重影响推荐质量.针对上述问题,提出了一种基于Rough集理论的最近邻协同过滤算法,以用户评分项并集作为用户相似性计算基础,并将非目标用户区分为无推荐能力和有推荐能力两种类型;对于无推荐能力用户不再计算用户相似性以改善推荐实时性,对于有推荐能力用户则提出一种基于Rough集理论的评分预测方法来填补用户评分项并集中的缺失值,从而降低数据稀疏性.实验结果表明新算法能有效提高推荐质量. 相似文献
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提出一种基于概念格的图书协同推荐方法。首先建立用户与图书之间的概念格,然后根据概念格中图书节点之间的继承关系,从下向上回溯用户之间的共同偏好,快速计算用户之间的相似度,以确定目标用户的"最近邻居"。最后通过计算协同推荐值,实现对目标用户推荐其可能感兴趣的图书,从而为图书的协同推荐提供支持。 相似文献
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图书馆网络信息资源及服务现状的调查分析 总被引：13，自引：0，他引：13
从建设方式、出版物类型、内容形式和语种四个方面调查统计了30所图书馆提供的数据库资源,并按照馆藏书刊检索、站内资源集成检索、馆外资源检索、馆际互借和文献传递、新书推荐评论、参考咨询、联合参考咨询、网上讲座、网络导航、数字论坛等10项指标对这30所图书馆基于网络的服务方式进行调查分析。以此为基础提出依托信息资源保障体系的图书馆有利于网络信息资源建设和服务的发展。 相似文献
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提出基于不完全模糊语言的高校数字图书馆信息资源推荐系统,该系统中,用户兴趣模型的建立不要求用户直接提供偏好信息,而是允许用户通过不完全模糊语言偏好关系来表达个人偏好,这样既为用户节省时间和精力,又能获取更加准确的用户偏好,从而大大提高推荐精度。系统同时还引入"用户协作偏好",有助于用户开展多学科研究或参与合作研究项目。 相似文献