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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王征 谢奉君
用户与资源信息发掘深度不足阻碍了推荐服务在高校图书馆中的应用。针对上述问题,提出了基于多源信息融合的高校图书馆推荐系统的基本原理与结构、组成模块与运行流程,并给出了基于灰色关联度的信息融合与功率谱估计的推荐关键技术与方法。实验结果证明,该系统具有较高的读者覆盖率、准确度以及召回率,为图书馆的网络化与自动化建设提供了新思路。
关键词：
图书馆 数据挖掘 多源信息融合 推荐系统
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
叶颖
随着智慧图书馆发展的深入，越来越多的智能化设备与智慧化系统应用到图书馆各业务流程，各类用户数据不断生成。这些多源且异构的数据能够为图书馆用户画像提供新的分析角度，拓展个性化推荐范围，成为图书馆智慧服务拼图的重要组成部分。文章利用智慧图书馆框架将多源数据按照空间、资源、服务三要素进行汇总与融合，依照用户、资源、关联关系三个维度进行重构，使用相似度进行多角度的个性化推荐。推荐结果表明，多源数据融合的推荐方法能够进行馆藏相似资源、相似用户、相关资源的推荐，还能对未收录的信息资源进行推荐，满足多种场景下的智慧图书馆个性化推荐服务需求。
关键词：
相似度 数据融合 数据重构 推荐服务
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
张红燕
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。
关键词：
数据挖掘 书目阶层 高校图书馆 新书推荐
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
陈添源 梅鑫
［目的/意义］构建多源数据融合获得细粒度的用户画像标签，加强和提升服务场景的用户画像识别与精准推荐，对于洞察用户需求、开展群体精准营销、提高用户忠诚度等有着重要的参考意义。［方法/过程］融入服务场景构建多源数据融合的用户画像识别与推荐分析框架，以用户价值模型RFM重构表征用户行为的RFCLS标签，采用LDA模型提取用户资源使用偏好的文本语义标签，继而将用户属性、用户行为和资源使用偏好等多源异构数据汇聚成用户画像标签体系后，选取随机森林模型对不同标签组合展开用户画像识别的模型训练和分类性能评估。［结果/结论］实证研究表明，与单一的数值型或者文本型画像标签体系相比，多源数据融合的用户画像模型提升了用户画像识别和分类的精准度，有效支撑高校图书馆开展更为针对性的营销服务策略和个体精准化服务推荐。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘海鸥 李凯 姜波
用户画像和资源画像作为一种数据分析工具能够对移动图书馆中的读者和图书资源进行深入分析和描述,两者的情境化融合更能为移动图书馆推荐系统的资源聚合提供新的思路。文章首先从理论意义、主要目标方面对用户画像和资源画像情境化融合进行了学理分析;其次,介绍了画像的构成要素,并依据画像的构成要素进行数据获取、标签提取与模型构建;最后,从维度、层次和路径三方面对用户画像和资源画像的情境化融合进行了详细阐述。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
孙向荣
提出基于不完全模糊语言的高校数字图书馆信息资源推荐系统,该系统中,用户兴趣模型的建立不要求用户直接提供偏好信息,而是允许用户通过不完全模糊语言偏好关系来表达个人偏好,这样既为用户节省时间和精力,又能获取更加准确的用户偏好,从而大大提高推荐精度。系统同时还引入"用户协作偏好",有助于用户开展多学科研究或参与合作研究项目。
关键词：
不完全模糊语言 用户 信息资源 推荐系统
[期刊] 图书馆学研究
[作者]
刘念 任党利 田菊宁 孔丹
图书馆是期刊资源收集、整理的主要场所,目前高校图书馆纸质期刊利用率持续降低,读者数量严重萎缩,且占据大量馆舍面积、运营经费等图书馆资源,投入产出比严重失衡。文章结合高校图书馆期刊资源利用的现状,通过文献整理、对比研究、实证分析等方法,提出期刊资源优化的策略。同时,将读者阅读偏好分析技术融入期刊资源优化过程,采用个性化推荐等智能技术,为不同读者推荐合适的学术期刊,以提高期刊利用率,优化期刊资源配置,节约图书馆运营成本,从而更好地为高校学科建设和发展服务。
[期刊] 数据分析与知识发现
[作者]
余传明 龚雨田 赵晓莉 安璐
【目的】科研合作关系是一种重要的社会网络。为了促进科研合作,提高科研生产率,对金融领域的科研合作推荐模型进行研究。【方法】建立金融领域个人、机构和区域三个层面的科研合作网络,提出一种新的融合基于邻居节点和基于路径的网络特征的科研合作推荐模型,并从个人、机构和区域三个层面进行实证检验。【结果】通过对2000年到2014年刊载的68 905篇金融领域的文章进行分析并构建科研合作网络,在个人、机构和区域三个层面上,基于特征融合的链接预测方法的AUC值分别为84.25%、87.34%和91.84%,均高于基于邻居
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
刘爱琴 李永清
资源分类不合理,资源检索机制不完善是当前高校图书馆数字化建设中面临的一个重要问题。本文基于SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用web访问行为进行聚类和优化分析。其中,聚类算法分为粗调整和微调整两个优化阶段,以保证聚类效果和聚类速率的提升。其次,基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建了高校图书馆用户个性化服务推荐系统。最后对系统进行
[期刊] 图书情报工作
[作者]
邱均平 张聪
以武汉大学为实际研究环境,针对高校图书馆环境下协同推荐的特殊性,在缺乏用户对馆藏资源评分数据的情况下提出主要根据借阅时间计算用户的偏好值,并辅助使用用户评分对该值进行调整。将用户的信息需求分为长期信息需求和短期信息需求,分别计算用户对馆藏资源的短期偏好值和长期偏好值,运用Apache Mahout构造馆藏资源的协同推荐系统,针对用户的两种需求进行推荐,并且采用邮件调查的方式对推荐结果进行了检验。
关键词：
馆藏资源 协同推荐 信息需求 用户偏好
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
高凤荣 马文峰 王珊
In order to provide individual information service in digital library,it′s necessary to develop a personalized recommender system Based on information retrieval,information filtering and collaborative filtering technologies,this article gives some examples of the recommender system and analyzes the...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
黄晓斌 张海娟
本文通过介绍Tapestry,Fab,Citeseer,SERF,Melvyl,Amazon等几种常见的推荐系统,概述了国外数字图书馆推荐系统的研究进展,分析其主要特点,指出对国内数字图书馆建设具有借鉴意义。
关键词：
数字图书馆 推荐系统 研究进展
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张闪闪 黄鹏
本文综述了目前国内外有关ＬＢＳ的图书馆推荐系统的研究现状，提出了构建以定位模块和推荐模块为基础的基于ＬＢＳ的图书馆推荐服务系统，随后对系统的结构框架作了重点剖析并分析了实现定位所需的ＲＦＩＤ技术、邻近算法以及实现推荐所需的以向量空间为基础的ＵＳｅＲ－Ｉｔｅｍ评分矩阵算法，借助定位将＂书找人＂的主动服务模式变为可能。
[期刊] 大学图书馆学报
[作者]
黄晓斌
信息推荐服务是数字图书馆的一项重要功能。该文论述了基于协同过滤的数字图书馆推荐系统的基本原理与特点、数字图书馆进行协同推荐的必要性,介绍了基于协同过滤推荐系统的主要方法和技术,并分析了目前协同过滤方法在数字图书馆推荐系统中应用的一些实例。
关键词：
协同过滤 数字图书馆 推荐系统
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
童旺宇
受限于数据的稀疏性,OPAC系统中面向用户提供的决策支持服务形同虚设。为解决这一问题,本文在进行用户图书筛选决策需求分析的基础上,提出一种基于多源融合的决策信息资源建设与组织方案,即通过对图书社区、电商网站、社交平台、电子书数据库等信息源数据的采集与融合,为用户决策提供支持。为验证模型的可行性和效果,以2000本文学类图书为例进行了原型系统实现。通过原型系统与某知名OPAC系统的效果对比,可以确认原型系统效果更好,能够大幅改善用户的图书决策支持服务体验。
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