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Web使用挖掘是利用数据挖掘技术从Web数据中发现用户使用模式的过程。以Web使用挖掘技术为基础,提出了一种个性化服务推荐模型。分析了Web使用挖掘的数据收集、数据预处理、模式发现及分析、个性化服务引擎等过程,并对各过程的个性化服务的实现进行了阐述,还对个性化服务的发展进行了展望。 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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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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档案个性化服务即是根据用户特征有针对性地提供个性化的内容和服务,随着人们对档案服务需求不断的增多,档案个性化服务必然是档案信息服务发展的趋势。大数据时代,各行各业通过与大数据应用的融合焕发出新活力,我国档案事业也得到了新的发展,档案个性化服务也逐渐受到重视。大数据的大量、高速、多样、低价值密度、真实性这五个特点给档案个性化服务的发展带来了新的机遇,但信息安全、人力资源匮乏等问题埘个性化服务的具体实现提出了新的挑战。 相似文献
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小数据是以个体为对象的全方位数据,对其进行分析可以实现对个人需求和行为的精确预测,在个性化服务领域具有重要的指导意义。本文从小数据概念分析入手,探讨小数据在数字档案资源知识集成服务领域的价值,进而设计了基于小数据的数字档案资源知识集成服务系统框架,规划了基于小数据的数字档案资源知识集成服务实现过程,最后从档案知识服务观念确立、用户小数据采取与利用以及数字档案资源体系建设等方面给出了具体实现保障策略。 相似文献
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个性化关键技术研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
个性化研究的关键技术主要包括有三个方面的内容:用户建模、推荐系统和评价。首先,用户建模是收集用户数据,目的是为推荐系统提供用户的兴趣、偏好等建立模型;其次,推荐系统的作用是根据用户模型为用户推荐个性化内容,是个性化的核心内容;最后,评价系统根据用户对个性化应用的满意程度,反馈给推荐系统调整建模策略。个性化应用是一个不断反馈修正的过程。 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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试析网络环境档案信息个性化服务 总被引：2，自引：0，他引：2
一、档案信息个性化服务的含义个性化服务(personalized service)源于商业部门,后来被图书情报以及档案部门所采用。对于个性化服务的定义,主要有以下几种:毛军认为:“真正的个性化服务,应该能够自动收集、跟踪、分析用户信息,形成用户模型(user profile),在用户模型的基础上对收集到的信息进行过滤,将过滤的结果主动推送给用户,并根据用户对结果的反馈进一步改进用户模型,使提供的信息更符合用户的需求。”①李家清认为:“信息服务的个性化是指对用户服务的针对性而言的,是能够满足用户的个体信息需求的一种服务,即根据用户提出的明确要求提供信息服务,或通过对用户个性、使用习惯的分析而主动向用户提供其可能需要的服务。”②综上所述,笔者认为网络档案信息个性化服务的含义主要包括两个方面:一是网络档案信息用户的个体需求差异;二是利用档案信息网络,针对用户需求差异提供不同形式的信息服务。传统档案利用是通过目录、索引等手工检索工具来实现的,其方式是被动服务;在传统档案利用条件下,档案用户利用档案原件在数量上、内容上、时间上以及地域上有很多限制。网络环境能够提供实现个性化服务的前提和基础,档案部门利用性能强大的软件、... 相似文献
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在大数据背景下,高校图书馆拥有海量的学术资源数据,并且拥有丰富的用户行为数据。这些数据可以为图书馆推荐服务提供强有力支撑,例如,用户阅读记录、查询记录、收藏记录等都可以被用来建立用户的兴趣模型。通过分析和挖掘这些数据,高校图书馆能够为用户提供个性化、符合用户兴趣和需求的学术资源推荐服务。在当前的研究中,大数据背景下高校图书馆场景化资源推荐服务的研究尚处于初级阶段。虽然一些研究已经开始探索使用大数据技术进行图书馆资源推荐,但是缺乏系统和深入研究。本文旨在针对高校图书馆场景化资源推荐服务的问题展开深入研究,为高校图书馆提供更精准、个性化的资源推荐服务。 相似文献
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论文探讨了推荐系统用于提高档案知识服务主动性、针对性与个性化中的价值问题,并依据推荐系统通用模型,构建了推荐系统在档案知识服务中的应用模式,然后列举推荐系统在档案知识服务中的典型应用。 相似文献
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数字化档案馆是以计算机技术和网络技术为基础,在保持档案实体完整性和系统性的前提下实现数字化,为网上的档案用户提供安全、可靠、智能化的信息服务。所谓个性化服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。 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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数字化档案馆是以计算机技术和网络技术为基础,在保持档案实体完整性和系统性的前提下实现数字化,为网上的档案用户提供安全、可靠、智能化的信息服务.所谓个性化服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务. 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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用户画像视域下档案馆精准服务:内涵、机理及实现策略 总被引：1，自引：0，他引：1
充分挖掘档案用户数据价值有助于档案馆开展精准服务,而嵌入用户画像则进一步满足了档案用户需求,为优化档案服务提供新方法。通过梳理当前档案馆精准服务研究成果,探究用户画像服务内涵及功能,从而探析用户画像视域下档案馆精准服务的运行机理及应用前景。结合档案馆应用用户画像的进展,就用户画像视域下的精准服务核心难点提出了相应策略:增强档案用户数据扩展与融合、强化用户画像实时变化中的隐私保护、完善精准服务反馈评价体系,以实现精准化档案信息检索、信息推荐及知识服务。 相似文献
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个性化推荐系统中的用户模型问题 总被引：2，自引：0，他引：2
个性化推荐系统已成为图书馆提供个性化服务的重要手段，而用户模型则是个性化推荐系统的基础和核心。然而基于关键词的用户模型已经不能够适应用户的个性化信息需求，本文提出了基于ontology的用户模型的设想。 相似文献
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基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计 总被引：1，自引：0，他引：1
用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。 相似文献