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1.
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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个性化网络协同推荐服务的扩展及其实现 总被引：3，自引：1，他引：2
传统的网络协同推荐服务对用户行为数据进行统一挖掘处理,但在处理分散数据时,难以开展协同服务.由此,推荐服务系统的可扩展问题日益凸显.实际上,用户信息行为与需求层次结构的对应关系已为构建可扩展的个性化协同推荐服务系统提供了一种新思路.可扩展的个性化协同推荐服务模型从需求层出发,通过行为层、过滤层、推荐层、交互层和资源库的扩展,最终实现个性化协同推荐系统的可扩展性. 相似文献
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从学科分类、资源整合、用户信息管理3个方面分析了个性化信息动态推荐服务对数字图书馆的作用,对融入实时情境的数字图书馆个性化信息动态推荐服务系统开展了需求分析,构建了融入实时情境的数字图书馆个性化信息动态推荐系统模型,探讨了实时情境传输层、馆藏资源管理层、个性化信息推荐层的功能作用。 相似文献
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赵麟 《图书馆工作与研究》2010,(7)
本文在分析了个性化信息推荐服务在实现过程中存在的问题后,提出了利用Web Services技术进行个性化信息推荐系统的设计,并对系统的工作原理进行了详细的阐述. 相似文献
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文章从数据挖掘技术的相关原理出发,构建了图书馆个性化信息服务系统,并对数据挖掘的实施过程进行了简要论述,并从关联规则的角度介绍了基于数据挖掘技术的图书馆个性化信息服务的实现途径. 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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图书馆个性化信息推送系统 总被引：2，自引：0，他引：2
现有的图书馆个性化推送服务还处于被动阶段,将数据挖掘技术整合入信息推送服务前端流程,可以改进图书馆的个性化信息推送服务.此系统能挖掘出用户的潜在需求,同时结合手机短消息的信息推送方式,主动推送用户需要的信息.通过用户个性化需求模型的建立、用户需求信息的匹配,和短信服务平台,数据挖掘可以与手机短信的信息推送模式整合,共同促进图书馆信息服务. 相似文献
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对情景敏感和个性化需求响应是移动网络环境下信息推荐的两大触发因素。针对目前移动环境下信息服务未融入情景敏感这一因素以及信息推荐的个性化程度低和准确性差的现状,提出采用"LBS+AR+多层关联规则"三维立体式个性化信息推荐方法。采用GPS/GIS技术实现精确定位,利用基于模型的多层级关联推荐算法避免稀疏性和难于扩展问题,采用AR(增强现实)技术实现可视化的信息推送,通过构建移动网络环境下情景敏感的个性化信息推荐系统实现为用户提供个性化、可视化的信息推送服务。 相似文献
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个性化推荐对网络用户个体信息环境的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
基于数据挖掘的"个性化推荐"技术正被广泛运用到互联网信息服务的诸多领域。本文以"信息行为理论"为透视点,着眼于个性化推荐技术对网络用户信息行为的影响与改变,借助人际关系研究中的"连结强度"理论分析这些改变背后所带来的个人与信息之间的关系。 相似文献
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数字技术和用户需求驱动下,个性化、精准化、高效化服务成为STM出版发展的必然趋势。通过大数据挖掘和推荐模型构建,出版商可在信息超载的环境下为用户提供高效、精准、个性化的内容推荐,降低信息搜寻成本、提升用户体验。本文提出了一种基于用户属性信息、用户行为偏好及场景关联度的混合推荐方式,并对基于用户层级的出版推荐应用进行了论述,为STM出版个性化服务发展提供了可借鉴思路。 相似文献
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设计和实现一个基于图书馆OPAC系统中纸质图书流通日志记录的个性化电子图书荐购系统,该系统包含三个子模块:读者荐购模块、个性化电子图书荐购模块、荐购管理与信息推送模块。利用数据挖掘技术和分布式异构技术,将读者专业背景对应的电子图书书目数据发送到OPAC"我的图书馆"中供读者荐购。该系统产生的荐购结果,不但能够应用于电子图书的荐购,而且也能应用于传统纸质图书的荐购和新书推荐服务,具有广泛的应用前景。 相似文献
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个性化推荐在图书馆信息服务系统中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化推荐被认为是解决信息过载最有效的工具,已经在高校图书馆信息服务系统中得到了广泛应用。对高校图书馆个性化推荐系统的应用现状、推荐方法进行了综述,并指出高校图书馆个性化推荐系统面临的问题和下一步研究的方向。 相似文献
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从图书馆个性化推荐的角度出发,深入挖掘了图书馆用户的信息数据,提出了个性化服务系统的运行条件,设计了个性化服务系统,以期完善图书馆的服务和管理体系,提高图书馆的服务质量。 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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数据挖掘可以从数据库中获得海量数据所隐含的潜在价值信息,是当前人工智能和数据库领域研究的热点。将数据挖掘技术与智慧图书馆建设有机结合,通过对用户偏好、借阅行为和访问日志等因素展开综合分析,为用户目标需求提供更具针对性和适用性的知识资源服务,有效提高读者的满意度及图书资源信息的服务效率。比较分析了图书馆数据挖掘方法、个性化推荐服务方案设计及实施效果,对未来智慧图书馆建设及提供高质量的个性化服务提出建议。 相似文献