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基于移动代理的数据挖掘在数字图书馆中的应用研究 总被引：1，自引：0，他引：1
数字图书馆信息具有海量性和分布性的特点,数据挖掘技术可以有效地处理数字图书馆海量数据,但现有的数字图书馆数据挖掘平台不能充分应对信息分布性的挑战.将移动代理和数据挖掘结合则可以较好地满足数字图书馆信息挖掘的要求.实验证明,基于移动代理的数据挖掘平台克服了传统网络计算模式的缺陷,能有效地完成对数字图书馆海量、分散数据源和知识源的挖掘. 相似文献
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对数字图书馆数据集成的实现与应用技术进行了研究。在对数字图书馆各类数据资源体系结构、运行环境和使用方法等分析基础上，综合运用数据仓库与数据挖掘、XML、分布式Web应用等技术，提出了一种基于数据仓库的数据集成设计体系。 相似文献
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论数字图书馆数据挖掘系统模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用先进的数据挖掘技术,并与数字图书馆现有信息技术相结合,设计出新的数字图书馆数据挖掘系统模型;同时,对该系统在数字图书馆的应用进行了详细阐述。 相似文献
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本文通过对数字图书馆及数据挖掘技术的概述,探讨了数据挖掘在数字化图书馆中的应用,说明数据挖掘技术在数字图书馆应用的必要性,以及在提升图书馆服务质量和服务水平方面发挥的重要作用。 相似文献
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本文介绍了数据挖掘的概念及主要技术,数字图书馆个性化服务的含义,分析了数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用空间。 相似文献
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本文概括了数字图书馆的概念及其在图书馆发展史上起到的重要作用。从数字图书馆的检索技术来详细论述数据挖掘的概念、主要方式和常用的技术和方法，并具体分析了数据挖掘在数字图书馆检索技术中所产生的作用，从而得出结论，数据挖掘无论在未来图书馆或是信息社会发展中都具有非常广泛、可观的应用前景，是一门值得研究和推广的先进技术。 相似文献
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在不泄露隐私信息或敏感知识的基础下,如何挖掘出分布式数据中准确的规则信息,已成为数据挖掘领域的重要研究方向之一。本文总结了面向分布式数据挖掘的隐私保护技术的现状,并比较分析了不同方法的优缺点,另外还提出了面向数据挖掘隐私保护技术的性能评估标准,展望了未来进一步的研究方向。 相似文献
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数字图书馆中多媒体数据挖掘的体系结构和方法 总被引：1，自引：0，他引：1
分析了目前数字图书馆的发展对多媒体数据挖掘提出的需求,提出了一种适合多媒体数据挖掘的系统框架,一般结构和挖掘过程;描述了各种媒体可用于挖掘的技术;讨论了多媒体数据挖掘技术今后发展可能遇到的问题和面临的问题. 相似文献
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首先分析了数字电视收视行为分析的研究现状,然后提出将点击流数据仓库、数据挖掘、客户关系管理等技术引入数字电视观众行为分析,并探讨构建数字电视点击流数据仓库应用系统的可行性与思路。 相似文献
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通过分析读者在图书馆数字资源系统的行为日志数据,可以准确的挖掘出读者的真实需求,更好的为读者提供个性化服务。文章先介绍了读者行为分析在图书馆行业的研究现状,以及对读者行为挖掘的研究意义,然后介绍了对读者在数字资源访问系统中的访问日志数据进行数据采集、数据挖掘的方法,构建了读者行为分析系统模型。 相似文献
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基于分布式科研项目数据的关联模式挖掘框架 总被引：1，自引：0，他引：1
储存于不同组织实施环节的科研项目数据中隐含了大量有用的关联模式信息,针对科研项目数据的分布性特点,提出了基于采集代理和中心节点的采集挖掘体系框架,一方面依据转换规则库、映射规 则库、元数据参照进行集成、转化、清洗和归一化处理,形成语义一致、面向不同主题的科研项目特征数据;另一方面建立特征属性定义表,利用多维关联规则实现对科研项目关联模式的挖掘分析. 相似文献
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统计量化规则（SQ rule）在数据挖掘中拥有重要和有用的地位。尽管集中式挖掘SQ规则的算法已经存在,但是集中式算法不能简单应用到分布式环境中,尤其涉及到分布式环境中各方的私有信息保护的时候。考虑数据分布共享的多方,在不泄漏各自的私有信息的情况下,合作完成SQ规则的挖掘问题。该问题属于保护私有信息的数据挖掘（PPDM）研究领域的问题。基于3个PPDM的基本工具,包括安全求和、安全求平均和安全求频繁项集的集合等,提交2个算法,共同完成水平划分数据下的保护私有信息的SQ规则挖掘。其中,一个算法安全计算置信区间,该区间用来检验规则的重要性;另一个算法安全挖掘规则。最后,给出算法的正确性、安全性和复杂性分析。 相似文献
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数字图书馆是大量信息的集中地,身份认证和访问权限控制问题尤为重要。文章在简单介绍了数字图书馆国内外研究现状的基础上,分析了 当前数字图书馆在认证和存取权限方面存在的不足,从采用一次性口令认证、限制登录用户IP范围和对日志进行数据挖掘等三个方面,对提高数字图 书馆存取访问安全机制进行了思考。 相似文献
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[目的/意义] 数字图书馆逐渐向智慧图书馆转变。图书馆数据的收集、分析等数据使用行为不断被实践,并对业务管理与服务创新做出一定的贡献。然而,涉及用户隐私敏感数据的使用可能会带来安全方面的问题。[方法/过程] 本文在分析传统的图书馆数据挖掘方法基础上,尝试引用PPDM（Privacy-Preserving Data Mining）的数据泛化、清洗、屏蔽、扭曲等方法,将数据挖掘与业务需求相融合,并以用户数据规范化使用为目标,探索智慧服务背景下用户隐私保护机制,构建业务实施与数据保护融合的可行性方案。[结果/结论] 智慧图书馆数据收集、数据发布、数据共享、数据汇聚都可以借鉴PPDM方法对用户隐私数据加以保护。智慧图书馆只有紧密联系技术创新才能够保障服务创新,从而促进智慧图书馆事业的发展。 相似文献