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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 62 毫秒
1.
利用关联规则对高校图书馆借阅信息进行挖掘,可以找出读者的借阅习惯,从而可以根据读者借阅习惯,能实时、有针对性、主动地为读者提供读者感兴趣的图书.但在实际的运用中,经过统计发现,基于传统的关联规则进行推荐模式存在着关联规则发现困难以及并没有反映出读者借阅习惯的变化问题.论文试图对挖掘出的结果进行分析比较处理,进行特殊的加权处理,从而为用户推荐出命中率高的个性化的推荐模型.实际测试表明:经过加权处理后的关联规则推荐模型能够及时反映出用户的变化,能够满足为用户提供更专业的个性化推荐.  相似文献   

2.
对怀化学院图书馆TP类图书按编目日期统计各年借阅量,依据文献老化定律、最小二乘法曲线拟合求得TP类图书的半衰期及老化曲线,利用TP类图书的老化曲线方程预测其借阅量,提出图书关联规则支持度的老化常数。实验表明:通过关联规则中的support(X)=support(X)×K'方法降低老化图书的关联支持度,减少老化图书相对较弱的强关联规则,解决了原书目推荐系统推荐给读者的书目中有相当一部分图书已失去使用价值的问题。此方法不仅适用于怀化学院图书馆馆藏图书的书目挖掘,对其他高校图书馆也有借鉴价值。  相似文献   

3.
郑美玉 《图书情报工作》2010,54(11):108-135
针对高校图书馆个性化服务的要求,研究利用本体论技术实现高校图书馆个性化的书目信息推送服务。对书目信息本体论、用户信息本体论和用户兴趣模型的构建进行介绍,并在此基础上构建一种基于本体论的高校图书馆个性化书目信息推送系统模型,该模型不但可以为每本书找到它们潜在的读者,还可以为读者节省时间,使读者不用到图书馆就可以获取所需书目信息,为高校图书馆实现个性化书目信息推送服务提供参考。  相似文献   

4.
以南开大学图书馆Unicorn系统为基础,介绍基于最大频繁模式挖掘算法的书目推荐系统的设计与实现,详细描述利用Unicorn系统中积累的借阅数据分析读者的行为模式,提供个性化书目推荐的方法。该系统利用图书馆现有资源拓展读者服务,可以提高现行自动化借阅系统的使用效率。  相似文献   

5.
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   

6.
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   

7.
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   

8.
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  
罗凤莉 《晋图学刊》2007,(1):1-2,29
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   

9.
借助数据挖掘技术找到关联规则,分析高校图书馆内读者的借阅行为,并运用基于数据库的知识发现(KDD)方法,构建一个以书目或书目阶层为导向的高校图书馆新书推荐系统,以帮助读者快速找到适合自己的学习资料,增强其对图书馆服务的满意度.  相似文献   

10.
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   

11.
基于XML的MARC研究   总被引:4,自引:1,他引:3  
本文分析了机读目录MARC在未来数字化图书馆应用的局限性,并提出了改进方案,以哈尔滨工业大学为例,对其采用的中文机读目录CNMARC格式进行了XML转换的尝试,从而使得MARC书目数据库和Internet上的非书目数据库的集成成为可能.本文的研究对于现有MARC数据在未来数字图书馆中的利用具有重要意义.  相似文献   

12.
选取新浪微博为研究对象,探究我国“微博问政”的现状。分别从微博基本信息、使用状况、问政互动状况三个方面对新浪微博的624个政务微博进行跟踪考察,旨在对“微博问政”进行基于数据的、全局性的描述分析,探讨“微博问政”的广度、深度和效度,指出我国当前“微博问政”存在的问题与发展方向。  相似文献   

13.
Web 信息检索(Information Retrieval)技术研究是应用文本检索研究的成果,它结合Web图论的思想,研究Web上的信息检索,是行之有效的Web知识发现的途径。传统HITS方法所获得的信息精确度相当低,而PageRank作为一通用的搜索方法,不能够应用于特定主题的信息获取。在充分分析了PageRank、HITS等现有算法和Web文档的相似度计算方法的基础上,提出了Web上查询特定主题相关信息发现的RG-HITS算法。它结合了Web超链接、网页知识表示的信息相关度以及HITS方法来搜索Web上特定主题的相关知识。  相似文献   

14.
今年"五一",七天长假,神州大地涌动着阵阵旅游热浪. 我凭借着一台电脑、一只调制解调器和一根电话线,"坐地日行八万里",来了一番不寻常的神州兰台网上游,北至东北的吉林,南至海南的琼兰阁,西至甘肃的酒泉,东至东海之滨的上海,造访了全国己开通的10多家档案信息网站,领略了各地兰台网站的不同风采.可谓收获不小,感触颇多.  相似文献   

15.
彭远方  陈冲 《新闻界》2008,(1):19-21
本文从传播学和社会学的视角,以定性与定量研究相结合的方法,分别从网名、聊天形式、聊天对象、聊天内容、聊天语言等方面对青少年使用QQ的情况进行了分析。  相似文献   

16.
毛健吾提出《大刚报》所持立场的评价是大骂小帮忙,有借《大公报》的声誉来抬高《大刚报》的社会影响力之嫌。检视《大刚报》1946年初和1949年初两个历史节点的实际表现,《大刚报》虽对国共两党都有骂,主观目的还是通过舆论引导帮国民党的忙。大骂小帮忙本质上与小骂大帮忙没有区别。考量其办报思想,《大刚报》秉持以站在人民立场作为评断骂和帮忙的标准,而赶超《大公报》的实际步骤则客观上帮助共产党进步势力逐步进入《大刚报》。  相似文献   

17.
从我军装备保障知识库建设的重要性出发,阐述装备保障知识的类型,研究装备保障知识库的主要技术,给出基于本体的装备保障知识表示实例,提出装备保障知识库的建设思路与结构,促进装备保障知识管理的实施.  相似文献   

18.
李永托 《北京档案》2000,(11):30-31
近年来,到档案馆查找招工档案的人次明显增多,约占利用总人次的一半.产生这种情况的原因是,1984年(含)以前的招工表绝大多数为多人一表,没有放入个人的人事档案.1984年参加工作的人的年龄多为20岁左右,在他们退休、退职前,即2015年至2025年前,都要查找自己的招工档案.在此期间,查招工档案的人次会居高不下.  相似文献   

19.
基于Ontology的语义检索研究   总被引:19,自引:0,他引:19  
本文从语义检索和概念空间的内涵入手,分析了现有的两种概念空间形式,重点分析了基于Ontology的概念空间的构建方法、描述语言及其编辑工具Protégé.在此基础上,分析了基于Ontology的语义检索系统的构建步骤及其关键技术.最后利用Protégé实现了简单的语义检索.  相似文献   

20.
基于SOA的数字图书馆研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
SOA基于组件模型结构,采用中立接口进行程序单元之间的交互,可以构建通用的应用系统,基于SOA的数字图书馆本质上是将数字图书馆当做一个提供一系列图书馆信息服务的系统,通过各种服务组合能够实现图书馆业务流程的自动化,以灵活应对图书馆业务需求的变化,通过将孤立不兼容的图书馆信息系统和异构的信息资源以组件的方式封装成标准的服务,并经SOA总线进行服务集成,就可以以服务的方式加以利用,从而最大程度地实现信息资源的整合.  相似文献   

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