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通过数据挖掘技术可以发现在校读者的借阅习惯以及使用图书资源的模式,进而评估读者对馆藏资源和馆藏服务的利用情况,针对读者的借阅规律,图书馆可以提供个性化的信息推送服务,有效提高资源利用率和服务水平.以辽宁师范大学文、史、法及心理学院读者的借阅记录为样本数据,采用大数据处理软件Weka进行数据离散化转换,并加载分析,根据频繁项集合算法的挖掘关联规则,预测相关书籍的借阅概率,生成推荐书目,向读者进行个性化推荐.经过大数据分析发现,读者借阅同种图书的关联度占总关联规则的比率较大,说明大部分读者在一次特定的借阅中,往往只会借阅某一类别或者高度相关的图书.将上述结果提供给相关学科馆员,能为读者提供更有针对性和目的性的书目,并加以个性化信息推送服务,提高图书馆的学科服务质量. 相似文献
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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
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基于读者借阅二分网络的图书可推荐质量测度方法及个性化图书推荐服务 总被引：1，自引：0，他引：1
本文首先提出一种利用读者借阅行为特征来判断图书可推荐质量的思路,并结合读者图书借阅关系所形成的二分网络结构,设计了一种测度图书可推荐质量的迭代算法,从而为个性化图书推荐服务提供了良好的推荐客体.在上述研究的基础上,结合图书类别目录层次、标题语义信息的提取处理方法、基于加权XML模型的用户个性化模式表达方法及其权值扩散策略,提出了三种图书馆个性化图书推荐服务的形式,分别是特定主题的图书推荐服务、现有所借图书的修正型推荐服务和新书推荐服务.最后,文章对相关测试实验及其效果做了必要的说明. 相似文献
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针对传统图书自动推荐系统准确性不高的缺点,提出利用数据挖掘中的关联规则算法技术将读者借阅的图书、性别、年龄、职称、职业、受教育程度、爱好等多维关系生成关联规则,再将读者基本信息与这些规则进行比较,把匹配的关联规则推荐给读者,就能解决传统推荐系统的不足,提供更加灵活的个性化图书推荐服务。文章以湖南图书馆2011年读者借阅数据为例,利用Microsoft SQL Server 2008为工具进行了关联规则算法的数据挖掘分析。 相似文献
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论文从高校图书馆读者借阅记录出发,分析读者的借阅行为,获取读者的阅读偏好值,用于构建读者偏好的本体模型。通过制定本体推理规则,完善已建立的本体模型。通过程序脚本将SPARQL书目查询结果推荐给读者,从而实现图书馆的个性化推荐服务。 相似文献
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基于网络特征的用户图书借阅行为分析——以北京大学图书馆为例 总被引：2，自引：0，他引：2
图书借阅是图书馆提供的重要服务之一.研究用户的图书借阅行为模式,有助于图书馆提供面向用户的个性化服务,从而提升服务质量.以北京大学图书馆为例,几乎所有的学生都有图书借阅记录.这种图书借阅行为形成了一个用户到图书的"图书借阅网络".另一方面,相同的图书可以被不同的用户所借阅,图书作为知识的载体,通过这种共同借阅关系将不同背景的用户联系在一起,形成了一种用户到用户的知识分享社会网络,称作"共同借阅网络".基于这两种网络,本文对用户的借阅行为模式进行了深入的分析,发现了影响用户借阅行为的因素,并从用户借阅行为中挖掘出了新的知识,构造了个性化图书借阅推荐系统.本文的研究成果有利于推进图书馆服务向Library 2.0时代迈进. 相似文献
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[目的/意义] 在应用大数据提升图书馆服务的背景下,为提高借阅推荐的有效性,设计一种基于加权借阅网络的个性化推荐算法。[方法/过程] 引入复杂网络理论的分析方法,以深圳大学城图书馆的实际借阅数据为例,证明借阅网络具有二分图特性和BA无标度网络特性,具备个性化推荐的条件;通过构建读者借阅子网,采用能量传递六步法,实现个性化图书借阅推荐。[结果/结论] 实际借阅数据的验证结果表明,算法是有效且具有实际应用意义的。 相似文献
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[目的/意义]以现有图书馆借阅记录为基础,结合图书阅读相关性进行深入挖掘,探讨识别借阅场景下图书专业性质量和实现相应个性化图书推荐服务的有效方法。[方法/过程]利用图书的阅读相关性提出图书相关性链接关系,结合图书质量的迭代识别算法来识别专业图书资源。同时利用图书类别相关性链接关系,提出读者用户个性化模式的表达方法,并从长期兴趣推荐和短期兴趣的即时推荐两个方面给出个性化图书推荐策略设计原理和实现方法。[结果/结论]在图书质量识别方面,该方法更易于识别出专业性较强的优质图书资源,适用面比较灵活,也可以在限定图书范围内进行专业图书识别。在个性化图书推荐方面,发现不论长期兴趣推荐方法还是短期兴趣推荐方法,第二类用户的平均推荐命中度要高于第一类用户,在第一类用户中,最高相似度区间（75%以上）和较低相似度区间（15%-50%）的短期兴趣推荐方法的平均推荐命中度要高于长期兴趣推荐方法。本研究通过读者借阅序列分析方法识别专业图书并实现相应的个性化推荐图书方法,有利于改善现有图书馆借阅服务水平和提高读者的满意度。 相似文献
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个性化信息推荐是数字图书馆最重要的个性化服务,能够主动为用户提供符合其需求的信息.简要介绍关联规则数据挖掘的有关概念及其使用到的数据挖掘算法,分析系统设计思路,设计一个包括数据存储层、数据挖掘层和用户界面层3层结构的个性化信息推荐系统. 相似文献
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一种快速的个性化书目推荐方法* 总被引：1，自引：0，他引：1
针对高校数字图书馆现有书目推荐方法存在的不足,提出一种快速的个性化书目推荐方法。该方法利用矩阵向量技术和压缩技术对Apriori算法进行改进,以提高数据资源的挖掘效率,然后利用改进的Apriori算法从读者的借阅记录中挖掘出图书之间的关联关系,以此为读者的借阅提供个性化的书目推荐服务。仿真结果能够证明该方法的有效性。 相似文献
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个性化推荐算法能够帮助读者从图书馆海量馆藏中发现所需图书,有助于提高馆藏利用率和读者服务效率。文章以高校图书馆图书数据、读者数据和借阅数据为数据源,从中抽取关键词构建图书画像和读者画像;利用向量空间模型计算图书与读者之间的相似度,向读者推荐与其相似度排名靠前的图书;并进行推荐算法效果实证分析,揭示著录数据、读者类型、推荐窗口等变量对推荐准确率的影响。 相似文献
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基于关联规则挖掘的图书流通信息分析 总被引：11，自引：0，他引：11
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
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一种基于用户标签网络的个性化推荐方法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于标签进行个性化推荐是目前的一个研究热点,不同的推荐算法对标签进行了不同的处理.用户使用的标签之间存在着某种内在联系,由此可构建用户标签网络.根据这一启示,本文提出了一种基于用户标签网络的个性化推荐算法.首先,将用户标签网络视为用户兴趣模型雏形,利用社会网络分析方法计算标签权重,并以加权标签集的形式表示用户兴趣模型,最后将标签权重转化为资源与用户兴趣的相似度,进而实现个性化推荐.实验表明,本方法能较为准确地揭示用户的兴趣,产生的推荐资源与用户兴趣匹配程度较高. 相似文献
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构建个性化知识推荐系统是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段,推荐服务的关键在于完整地理解用户偏好并能准确作出判断。提出了一种基于语义扩展的知识推荐方法,通过分析读者文献检索、浏览的行为提取读者偏好,利用扩展激活模型建立读者偏好档案,据此对文献资源进行匹配和分级,从而向读者提供个性化的知识推荐服务。 相似文献
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图书馆学术资源推荐系统是一种为了解决信息过载、提高搜索效率而提出的基于信息过滤机制的知识服务系统。系统的改进,可以从用户Web日志、搜索习惯、浏览行为、图书馆学术关联数据等多角度进行数据挖掘和数据分析,以构建读者信息需求库及关联数据仓库,采用基于内容过滤推荐和规则过滤推荐相结合的混和推荐技术来实现推荐系统,以提高资源推荐的精度和覆盖率。 相似文献