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相似文献
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1.
为了弥补目前微博平台主题挖掘方法的不足,兼顾到微博信息的稀疏性、多维性、海量性等特点,提出根据微博信息特点进行有针对性的预处理后,使用基于先验概率的潜在语义分析模型LDA(Latent Dirichlet Allocation)进行微博主题挖掘,并在LDA建模的基础上,设计文本增量聚类算法,进一步实现主题结构的识别,从而使用户更好地理解主题及其结构。通过在真实微博数据集上的实验,证明该模型能有效进行主题挖掘和主题结构的识别。  相似文献   

2.
吴灿 《图书馆学刊》2013,(2):105-106,110
以数据聚类挖掘技术为依托,为图书馆设计了数据聚类挖掘数学模型,并阐述了如何将其应用于图书馆资源、读者、服务方面,以期有效提升图书馆现代化管理水平.  相似文献   

3.
利用数据挖掘技术对图书馆的数据进行挖掘已经成为图书馆长远发展的重要一环.文章在介绍数据挖掘有关概念的基础上,研究了图书馆读者阅读需求偏好,并借助C4.5算法建立了读者阅读需求偏好决策树,旨在为读者提供多样化、深层次的服务,从而提高图书馆的服务质量和水平.  相似文献   

4.
肖强  钱晓东 《图书情报工作》2011,55(16):136-139
针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。  相似文献   

5.
文章主要以新浪微博为平台,调查了国内39所“985工程”高校图书馆微博的相关认证数据,借助spass21.0软件进行数据处理,并通过主成分分析法和聚类分析法对文章所构建的17个指标进行检验,在验证其合理性的基础上,找出了对提升高校图书馆微博影响力具有重要作用的指标.  相似文献   

6.
数据挖掘技术在图书馆读者分析中的应用   总被引:6,自引:0,他引:6  
钱强  李英 《图书情报工作》2009,53(12):121-124
使用SOM聚类方法对上海某大学图书馆数据库中的借阅数据进行挖掘分析,对读者进行聚类,用关联规则挖掘方法对某类读者的计算机类图书借阅记录进行挖掘,分析对每一类读者的借阅特征,以找出其借书规则,从而为图书馆管理提出建议。   相似文献   

7.
文章通过分析微博的内涵和特点,阐述大学图书馆开通微博的可行性,建立大学图书馆微博服务体系及分析服务效果,旨在更好地利用微博提升大学图书馆服务质量.  相似文献   

8.
介绍基于API和基于Python爬虫的页面解析两种不同的微博数据获取方法和流程,同时对新浪微博中的高校图书馆关注数据进行关联分析。提出微博的一次关注、二次关注以及多次关注的关联现象,对相关图书馆微博进行一次和二次关注关联规则的挖掘,发现高校图书馆微博经过不断地传递关注,最终形成其微博关注独有的特点以及基于微博关注的高校图书馆微博信息之间的传播模式。  相似文献   

9.
图书馆门禁数据是读者对图书馆访问情况的真实体现,挖掘门禁数据中的规律现象,对图书馆流通管理和文献建设都具有非常重要的参考价值。基于两步聚类分析模型,对图书馆自动化系统中保存的大量门禁数据进行数据挖掘,揭示了隐藏在数据背后的读者访问规律。  相似文献   

10.
Web挖掘技术在电子商务中的应用研究   总被引:16,自引:0,他引:16  
刘培刚 《情报学报》2002,21(6):680-685
本文基于国内外最新研究成果对电子商务中应用的Web挖掘技术进行了研究。对于个性化电子商务网站中难以发现用户行为特征问题 ,给出了基于Web日志的客户群体聚类算法及Web页面聚类算法。利用这些Web挖掘技术可有效挖掘用户个性特征 ,从而指导电子商务网站资源的组织和分配。  相似文献   

11.
基于单句粒度的微博主题挖掘研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对现有主题挖掘方法的不足,本文提出一种以句子为粒度的微博主题挖掘方法.首先,以标点符号为依据进行微博文本的句子划分,选择名词和动词为特征词来表征句子;其次,以高频特征词在微博文本集中的共现频次为基础构建词语相似矩阵,辅助计算句子相似度,构建句子相似矩阵;然后,以句子相似矩阵为基础进行聚类分析,通过分析聚类结果实现主题发现;最后,利用改进的LexRank算法计算各主题句子的重要度值,组合重要度值高的句子生成主题摘要,以完成对主题的描述.文章通过实验证明了该方法的可行性.  相似文献   

12.
本文旨在将微博发布灵活、信息交互、简易即时的特点应用到图书馆信息服务中。就微博在图书馆的利用现状、在图书馆信息服务中的功能以及微博对图书馆信息服务的创新之处进行深入挖掘和探讨。  相似文献   

13.
数据挖掘技术在电子商务中的应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文基于国内外最新研究成果对电子商务中应用的web挖掘技术进行了研究。对于个性化电子商务网站中难以发现用户行为特征问题,给出了基于web日志的客户群体聚类算法及web页面聚类算法。利用这些web挖掘技术可有效挖掘用户个性特征,从而指导电子商务网站资源的组织和分配。  相似文献   

14.
介绍SNS开放平台及其应用的相关概念,分析开放平台应用现状和运营模式,基于国内此类软件的统计数据,采用DTW算法度量变长时序数据的形状相似性,使用一维序列变换改进K中心点聚类的簇中心计算方法,并对数据进行时间序列聚类挖掘,最后使用产品生命周期理论分析聚类结果。  相似文献   

15.
数据挖掘技术的改进在图书馆个性化服务中的应用   总被引:8,自引:0,他引:8  
Apriori 算法是关联规则挖掘的一个经典算法,在分析关联规则挖掘算法的基础上,提出利用HASH表技术及减少生成候选集的数量对经典Apriori 算法进行改进,从而提高图书馆数据资源的利用率,加强图书馆个性化服务。  相似文献   

16.
文章将微博引入图书馆参考咨询服务中,阐述如何在学科馆员监管下,利用微博平台更好地开展参考咨询服务.着重论述在学科主题微博咨询服务中,基于用户关系的参考咨询服务,利用用户关系,通过SPSS软件聚类找到相似用户,提供个性化信息服务.  相似文献   

17.
[目的/意义] 准确地计算微博相似度可以提高微博主题挖掘效率,对舆情治理、保障信息安全具有实践意义。针对微博文本语义稀疏、高维的问题,提出一种融入微博非文本特征的超边相似度算法。[方法/过程] 分析微博舆情发生机制,利用超网络模型表示微博舆情主题形成过程,通过计算各层子网相似度及各层子网对主题形成的贡献度构建超边相似度算法。[结果/结论] 研究发现,论文所提出的相似度方法有助于提升微博舆情信息的主题聚类效果,特别是对于文字性表述相似程度高的微博信息,具有明显的主题区分性。  相似文献   

18.
李吉  黄微  郭苏琳 《图书情报工作》2018,62(11):112-119
[目的/意义]微博对用户获取信息和建立社交网络具有重要作用。提出一种基于相似度和信任度融合的微博内容推荐方法,能够从用户需求出发进行个性化微博内容推荐,对提高微博服务质量、改善信息过载问题具有意义。[方法/过程]基于相似度和信任度融合算法,构建微博内容推荐模型,以新浪微博为研究对象,采用编程方式获取汽车、体育、运动健身、互联网和财经5个领域的数据,展开用户相似度与信任度计算的实验分析和比较。[结果/结论]分析结果显示该方法可以有效表示和挖掘微博内容,改善微博推荐的准确性和用户满意度。  相似文献   

19.
高校图书馆应在树立和强化利用微博和微信营销的理念、和读者建立和谐的导读关系、提升图书馆服务水平、不断宣传推广官方微博和微信、持续关注和应用二者的新应用等方面下功夫。同时,图书馆也要认识到利用新媒体开展营销的最终目的是提升服务质量,要规避营销风险。  相似文献   

20.
关联规则挖掘在图书馆中的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
利用数据挖掘中的关联规则技术,从大量数据中发现有价值的规则。文章用改进Apriori算法对安徽省图书馆的借阅数据进行挖掘,从中发现了一些有价值的规则,为图书馆读者服务提供指导信息。  相似文献   

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