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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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[目的/意义] 为解决高校图书推荐过程中面临的“数据稀疏”和“冷启动”问题,研究表明：优化读者评价矩阵和相似度模型是提高图书推荐质量的关键。[方法/过程] 提出一种协同过滤改进方法,以图书分类为项目生成用户评价矩阵,并考虑借阅方式、借阅时间和图书相似度对用户兴趣度的影响,优化矩阵中的样本数据;同时,在计算读者相似度时融入读者特征和图书特征。[结果/结论] 实验结果表明,该方法可有效解决“数据稀疏”和“冷启动”问题,显著降低计算量。与基本协同过滤和聚类改进的协同过滤方法相比,无论是在推荐准确率还是在用户满意率上都有较大的提高,综合推荐效果更好。 相似文献
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《图书馆理论与实践》2014,(12)
随着馆藏图书的增加,学生到图书馆借书愈发茫然,本系统结合南昌航空大学图书馆业务实际,使用改进的L-Apriori实现专业书籍推荐功能,针对不同读者推荐图书,满足读者个性化需求。同时,阐述个性化图书推荐系统的设计目标、系统框架、主要功能模块及关键技术的设计与实现。 相似文献
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马迪倩 《图书馆工作与研究》2012,(3):119-121
图书美誉度是由图书的阅读人次和读者的阅读评论高度抽象而来,反映了读者对该书的赞许和认同程度。在高校图书馆网站上,以图书美誉度为中心、针对高校读者群需求侧重构建图书推荐系统。系统具备了图书推荐、馆藏展示和读者交流几大功能,旨在满足读者多样性的信息需求,又为提升图书馆藏书价值和服务水平创造了条件。 相似文献
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主题图书推荐是图书馆满足读者阅读需求的服务形式之一。做好主题图书推荐服务,有利于有效发挥馆藏图书的作用。文章以台州市图书馆主题图书推荐活动的开展进行阶段性总结分析和探究,包括主题图书推荐的宣传方式方法、借阅情况分析、产生借阅差异原因等,为公共图书馆阅读服务的发展提供参考。 相似文献
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基于多兴趣特征分析的图书馆个性化图书推荐方法 总被引：3，自引：0，他引：3
应用渐进遗忘策略和滑动窗口相结合的更新算法等,建立读者的兴趣词库和索引库,进而建立读者的多兴趣特征库。分别计算读者兴趣特征的特征词库以及索引库与书籍的相似度,将这两种方法计算出的相似度进行线性叠加,建立具有可操作性和扩展性的混合推荐算法,从而实现图书馆书籍的个性化推荐方法。该方法综合利用《中图法》中书籍所属的索引类别,能有效解决数据稀疏问题。最后对相关实验内容和结果进行详细说明。 相似文献
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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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浅谈党校图书馆的图书推荐工作李晓惠（中共四川省委第二党校图书馆）在学校图书馆流通工作中，我们经常看到，有的读者高兴而来，扫兴而去，出现图书“拒借”的现象。为了不使读者感到失望，笔者认为图书馆员应根据读者的需要，凭借自己对馆藏的熟悉和对图书的了解，”可... 相似文献
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用户画像能够在用户、图书馆之间搭起交流桥梁,为图书馆情景化推荐服务提供基础性指导,为"互联网+"时代高校图书馆增强用户体验提供契机。在简要分析高校图书馆情景化推荐服务基本需求的基础上,详细阐述了用户画像在高校图书馆情景化推荐服务中的价值体现,即提供精准需求、实现精准宣传、实现精准推荐和提供参考依据,从数据收集、用户建模和画像勾勒三方面构建面向情景化推荐服务的高校图书馆用户画像,并提出在高校图书馆用户画像构建过程中要重点关注的"个人信息保护"问题。 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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文章阐述知识图谱加持的智慧图书馆推荐技术体系构建基础,按推荐处理流程描述知识图谱加持的智慧图书馆推荐技术体系,据此初步构建基于图书资源知识图谱的智慧图书馆推荐系统,以验证所构建技术体系可行性。知识图谱加持的智慧图书馆推荐技术体系按推荐处理流程及其所用技术分为数据采集及预处理、基于Lambda架构的数据分析、馆藏知识图谱构建、特征建模、推荐生成、推荐结果展示6类。依托高性能大数据技术及并行化框架高效处理全域、实时交互数据,基于知识图谱聚合关联、挖掘发现语义知识以扩展组合推荐特征,可视化节点及关系以表征、解释推荐结果,最终提升推荐系统智能性、优化读者服务体验及赋能知识组织策略。 相似文献
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方方 《上海高校图书情报学刊》2002,12(4):38-40
从普通高校图书馆为高职生读者群服务的现状分析出发，探析高职读者群的特点，进而从馆藏建设、读者教育、图书推荐与导读等角度论述针对高职读者群体的服务途径与内容。 相似文献
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在资源越来越丰富而利用率却越来越低的背景下,如何有效利用高校图书馆资源开展知识推荐服务是现阶段的一个研究主题.文章基于用户画像在高校图书馆知识推荐服务方面的应用优势,梳理了当前高校图书馆知识推荐服务的不足,并借助用户画像的构建过程对高校图书馆开展知识推荐服务提出优化策略.即高校图书馆要不断完善自身理念,动态把握用户需求,开发特色馆藏资源,建立健全的用户隐私保障制度,及时处理用户反馈信息. 相似文献
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[目的/意义]以高校图书馆馆藏图书数据库和各类论文数据库等海量的文献资源为基础,设计推荐方案并基于Spark技术开展实证研究,力图优化图书馆文献推荐效果和提高系统计算性能。[方法/过程]首先分析大数据背景下高校图书馆文献推荐的需求,接着针对存在的文献查找缺失、文献浏览迷航和文献分析低效的现状,提出一种以文献"混合关联"为主要内容的图书馆文献推荐方案及实现算法,并应用Spark内存计算技术设计实证案例,最后对实证结果进行讨论并与同类算法比较。[结果/结论]基于Spark的文献"混合关联"方案能有效满足用户需求,提高文献推荐性能和效率,促进当前图书馆大数据应用的落地。 相似文献
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在移动服务和知识服务的智慧图书馆服务环境下,馆配商要转型发展,建设馆配商联盟统一馆配云平台,实现与图书馆微信平台对接,利用大数据、移动互联网和云计算等技术对图书馆馆藏建设、读者阅读行为和借阅情况等进行数据挖掘和分析,通过强大算法的计算技术,研究读者阅读行为和阅读习惯,智能化向读者推送馆配数据,加强图书购置工作的针对性和时效性,提高馆藏图书利用率. 相似文献
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针对高校图书馆场景存在的无显式反馈、借阅数据稀疏和传统推荐算法效果不好问题,提出基于时间上下文优化协同过滤的推荐算法,包含读者阅读行为评分、时间上下文和内容兴趣变迁3个要素。在数据准备阶段,通过制定评分转化规则、设计标准化函数来构建一种基于用户行为操作的兴趣评分模型,以解决用户评分缺失问题;在推荐召回阶段,提出一种非线性的时间衰减模型来对评价矩阵进行优化,以提高推荐效果;在推荐排序阶段,提出一种兴趣捕捉模型对召回结果按照图书类别进行精排序,以缓解数据稀疏问题并进一步提高推荐效果。实验结果表明,文章提出的优化算法在Top5的F值较未经优化的协同过滤提升增幅达141%。 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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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