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[期刊] 图书情报工作  [作者] 邓奇强  
介绍一种Apriori的改进算法,该算法通过寻找大于最小支持计数的最大频繁项集,可以直接得到最终频繁项集,将改进算法应用到图书馆书目推荐服务中,并对改进算法与Apriori算法进行算法的性能分析及实验数据的运行时间对比,实验证明改进算法在运行速度和挖掘性能上较经典Apriori算法有显著提高。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 郝玫  王道平  奚玥  
针对目前基于关联规则的图书馆个性化推荐服务易产生冗余关联规则和丢失有效关联规则的问题,提出了一种基于《中国图书馆分类法》的高校图书馆书目推荐方法。在数据预处理阶段,将原始借阅记录中的书目按照《中国图书馆分类法》进行分类整理,然后利用Apriori算法挖掘产生关联规则,并将其扩展为推荐书目,最后通过实例验证,该方法比现有基于书籍名称的推荐方法所产生的规则更具一般性,推荐结果具有可扩展性。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 郭秋萍  王全兰  
基于Web挖掘的理论与技术,设计了一个图书馆服务推荐系统模型。该模型采用离线部分挖掘与在线部分挖掘相分离的思路,解决了服务推荐的实时性与准确性的平衡问题。并重点针对在线部分的推荐算法,给出了具体构建方法及其实现过程,为同类研究提供了一种有益参考。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 杜丰瑞  岳铁骐  张彤阳  徐健  
[目的/意义]将认知升级理论融入图书馆智慧推荐服务中,以实现知以藏往、见贤思齐的智慧化推荐服务。[方法/过程]首先,从兴趣热度、内容质量评价和专指度3个指标入手,构建图书馆智慧推荐系统的指标体系;其次,基于认知升级理论,将用户分为“前辈”和“后辈”,通过改进协同过滤推荐算法计算用户相似度,将“前辈”的成功学习路径推荐给相似的后辈;最后,利用精准率、召回率、AUC、MMR、F1值等指标对离线实验和在线实验结果进行检验。[结果/结论]实验结果表明,改进后的智慧推荐算法相比传统协同过滤算法的实现效果有明显提高;对比离线实验和在线实验结果发现,在线实验的推荐效果显著提升,意味着若将基于认知升级理论的智慧推荐服务加以推广,将会对高校学生的专业素质培养和认知层次升级产生积极影响。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 曾子明  金鹏  
针对用户的兴趣变化具有时间敏感性特点,文章提出基于用户兴趣变化的数字图书馆知识推荐模型。首先融合标签和时间等因素,通过用户使用标签的频率以及对资源的标注时间等信息构建用户-资源评分矩阵;然后结合协同过滤算法,计算目标用户最近邻从而完成知识推荐,并在此基础上设计个性化知识推荐服务模型;最后探讨系统知识推荐服务机制及其应用。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 张海营  
借助物联网相关理论,参考亚马逊网上书店用户推荐系统设计的成功经验,构建基于物联网的图书馆图书推荐服务平台。平台分为感知层、网络层、应用层后端(馆藏推荐模块)与应用层前端(信息显示模块),搭配RFID感测器的终端装置,即可实现图书馆校园内无所不在的馆藏推荐服务。最后给出了馆藏推荐系统关键环节的处理要点,为完成基于物联网的馆藏推荐服务平台的构建提供技术参考。
[期刊] 图书馆杂志  [作者] 施晓华  曲建峰  宋海艳  
阐述了目前国外对学术用户使用数据的研究情况,介绍了BX学术推荐工具的主要架构和原理;最后分析了BX在国内图书馆的应用和需要改进之处。
[期刊] 图书馆  [作者] 李丹  高建忠  
面对图书馆信息过载的现状,如何构建用户画像,基于读者入馆行为数据为读者提供个性化的推荐服务,是图书馆实践大数据应用需要解决的问题。本文试图在图书馆广泛的读者行为框架中定位用户与应用系统的互动需求,探讨可以更好地在读者与INNOPAC等应用系统的互动关系中发挥良好作用的推荐方式。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 耿立校  晋高杰  李亚函  孙卫忠  马士豪  
[目的 /意义]基于内容的过滤推荐中,针对向量空间模型表示文本时容易造成维度灾难的问题,提出利用余弦值r与匹配度值Sim相结合的方法对原有模型进行改进。[方法 /过程]由文献资源和用户兴趣分别筛选出权重较大特征词的词向量,进而由公式计算余弦值r,结合对应的特征词权重进一步计算出匹配度值Sim,将其作为向目标用户推荐文献的依据,并利用河北工业大学图书馆的相关数据对改进模型、向量空间模型及LDA主题模型进行实验,最后利用查准率、召回率、F1值及运行时间等评价指标对3种模型的实验结果进行分析。[结果 /结论]实验结果表明所提出的改进模型相比较于实验中的向量空间模型与LDA主题模型具有更高的应用价值与运行效率。
[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] 情报理论与实践  [作者] 张晗  毕强  李洁  丁梦晓  
[目的/意义]缓解精准推荐服务存在的供需矛盾,实现数字图书馆供给侧服务创新。[方法/过程]首先将用户画像置于数字图书馆特定领域中,解读用户画像的需求和功能,并作为数字图书馆精准推荐服务体系构建的基础。其次根据大数据时代创新的"四化"要求,结合体系的组成要素,从数据模块、推荐模块和用户模块对数字图书馆精准推荐服务体系进行层级建构。[结论/结果]在积累用户数据—挖掘用户数据—分析用户数据—利用用户数据层层递进中实现数字图书馆的精准推荐服务体系的创新。
[期刊] 图书馆建设  [作者] 袁辉  
精准的个性化推荐是图书馆实现智慧服务的有效手段,但当前高校图书馆推荐服务满意度总体较低。伴随确定事件而产生的文献需求具有很高的确定性,通过对用户各类信息数据进行挖掘分析,预测和标定依赖事件发生进程产生的各类文献需求,可有效提高图书推荐服务的准确性。高校图书馆可将课程体系作为确定事件,结合用户信息数据预测出用户的各类潜在、确定的需求。重庆大学图书馆的应用实践表明,高校图书馆以课程为中心并结合用户行为数据的文献资源推荐服务模式具有可行性,可成为智慧图书馆综合推荐服务的一种新形式,便于图书馆更好地融入高校教学科
[期刊] 图书馆  [作者] 潘辉  
探索基于数据驱动的智慧图书馆阅读推荐服务,可以解决图书馆用户流失的问题,加快图书馆阅读推广服务创新步伐,优化图书馆阅读资源数据推荐模式。通过用户行为感知、阅读资源数据、阅读知识组织、阅读推荐服务四大功能模块,可以构建起阅读推荐服务模型。基于数据驱动,可以从技术服务的数据流、内容服务的知识发现、读者服务的可视化三个方面,创新智慧图书馆阅读推荐服务模式。
[期刊] 现代情报  [作者] 王庆  赵发珍  
用户画像作为大数据环境下的用户分析及服务设计工具,为图书馆开展个性化服务提供了新思路。文章概述了用户画像及其相关研究实践应用,并归纳了图书馆现有资源推荐服务现状,分析了图书馆用户画像数据源并构建了图书馆用户画像模型,最后提出并设计了从单用户和多用户角度分别推荐馆藏资源的模式,为大数据环境下面向用户的图书馆资源精准推荐提供参考。
[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。
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