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基于小数据决策的读者兴趣发现与预测

2017-05-05分类号:G252

【作者】陈臣  李强  
【部门】兰州财经大学信息中心  兰州财经大学电子商务综合实验室  
【摘要】【目的/意义】读者的阅读兴趣可分为短期兴趣和长期兴趣,具有不稳定性。读者兴趣发现模型作为图书馆个性化服务推送的基础和核心,其准确性和时效性是图书馆个性化服务有效的关键。当前,采集读者的阅读行为信息,从中挖掘隐性知识并获取读者的阅读兴趣,已成为目前图书馆个性化服务一个重要的研究方向。【方法/过程】本文提出了一种基于小数据决策的读者兴趣发现与预测模型。【结果/结论】通过对读者小数据的测试和分析,可增强图书馆对读者服务需求预测的精度,提升图书馆个性化服务推荐的效率,改善图书馆个性化服务的质量,满足读者的个性化服
【关键词】小数据  小数据决策  读者兴趣  发现与预测
【基金】
【所属期刊栏目】情报科学
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