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[期刊] 情报理论与实践
[作者]
王绪林 刘培刚
Based on the latest technologies used in Web usage mining,this article mainly discusses the individual information service to Web users It gives many Web log based user clustering algorithms and Web page clustering algorithms These Web mining technologies can be used to effectively mine the chara...
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
李广都 李勇
论述了基于Web挖掘的个性化服务研究 ,提出了利用Web挖掘方法的个性化服务研究中的用户聚类、Web页面聚类、用户频繁访问路径发现算法及用户访问路径优化算法。利用这些算法得到的个性化信息可以准确把握用户兴趣模式并对Web信息资源的组织方式进行有效更新 ,从而提高网络信息服务效率 ,为用户提供“一对一”的具备自适应性的智能个性化服务
关键词：
Web 数据挖掘 算法/个性化信息服务
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
张冬梅
本文论述了Web用户信息挖掘的内容和用户访问模式挖掘的实现方法,从几个方面分析了Web用户访问模式的发现技术在个性化定制服务中的应用。展望了Web访问信息挖掘技术的成熟对提高个性化定制服务水平的前景。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
何胜 冯新翎 武群辉 熊太纯 李仁璞
[目的 /意义]大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法 /过程]首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论]基于本体构
[期刊] 情报学报
[作者]
余以胜 徐剑彬 刘鑫艳
当前情报学科的发展目前呈现出多维度、跨学科等特点,而结合个性化信息推荐算法,可为其注入新活力。本文的研究是为了提高个性化信息推荐的效果,解决个性化信息推荐的稀疏性问题,以期可以促进情报学科的新发展,为此,我们引入了社群挖掘概念,得到TO算法,在协同过滤或关联规则推荐之前先对数据进行社团划分,通过对Book-crossing公开数据集的验证分析,并与对照算法相比,我们发现TO算法的准确率和调和度都最佳。
关键词：
社群挖掘 个性化推荐 情报学科建设
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
孔繁超
基于个性化信息服务中用户偏好随时间变化的特性,采用聚类、关联规则等技术,对用户偏好进行动态挖掘。通过追踪用户需求序列,最终产生Top-N产品推荐,旨在提高推荐系统的推荐质量。然后选取协同过滤算法作对照,并采用MovieLens站点提供的测试数据集。通过对召回率和精度两项指标的分析,表明该动态挖掘算法具有较高的推荐准确度和全面性。
关键词：
个性化信息服务 用户偏好 协同过滤
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
邵康 张建伟
文章提出的基于Web文本挖掘的个性化推荐模型是从Web交易事务中挖掘出与当前用户会话相似度最高的会话集,该模型将BM25F运用到了文本挖掘中。BM25F模型最初用在搜索引擎中,在个性化推荐中用来计算文本文档的相似性是可行的,并且通过实验分析,其推荐结果更加优于传统的TF*IDF模型,因为BM25F计算的权重精确度大幅提高,进而提高了推荐的精确度。此外该模型能有效地跟踪用户的当前偏好,对用户随时改变兴趣偏好能及时作出响应。
[期刊] 图书情报工作
[作者]
熊拥军 陈春颖
针对数字图书馆推送服务中缺乏对资源访问数据的有效分析,以关联挖掘理论为技术基础,设计出数字图书馆个性化推送服务模型。详细介绍资源访问多维数据集构建、多维数据集上文献资源的关联分析和挖掘方法。实验表明,关联挖掘技术可从资源访问事务中发现资源访问关联以及具有访问行为相似读者群,为个性化推送服务提供决策依据。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
王仁武 袁毅
用户访问行为信息记录在Web日志中,通过对海量Web日志进行清洗、抽取和加载来构建用户行为数据仓库,并结合文章所提出的用户访问路径概率矩阵模型进行数据挖掘,可以实现智能化的用户行为监控,可以为用户提供及时优质的信息服务。
[期刊] 图书馆论坛
[作者]
张炜 洪霞
针对OPAC系统信息库中积累的大量读者借阅和检索行为数据,对基于读者行为挖掘的个性化服务系统的关键技术进行研究,提出解决思路和方法,以实现主动智能化的个性服务。
[期刊] 情报理论与实践
[作者]
张炜 李斌
针对OPAC系统信息库中积累的大量读者借阅和检索行为数据,利用数据挖掘和智能Agent技术,从系统框架建模、工作流程、功能设计、关键技术方面研究了基于读者行为挖掘的个性化智能服务系统的构建及建立、学习和更新读者兴趣需求模式方法,探讨了个性化智能服务的提供和决策支持,以提升图书馆的综合服务层次。
[期刊] 情报科学
[作者]
李欣
【目的/意义】关联数据发现与个性化信息推送是未来智慧图书馆建设的核心内容。大数据环境下,为了提高图书馆推送信息的精准度,本文把适合个性化信息推送服务的强关联规则挖掘技术引入到高校图书馆智慧化信息服务中,研究在图书馆集成管理系统的基础上实现图书的智能查询和个性化信息推送。【方法/过程】在具体的研究中,由于经典关联规则挖掘需要多次扫描数据库,生成大量的冗余关联规则信息,因此需要重新定义领域内强关联规则和频繁项目集,提出处理海量数据需要的强关联规则算法。【结果/结论】将改进的算法应用到图书借阅和信息查询数据的分
[期刊] 图书馆工作与研究
[作者]
柳益君 何胜 冯新翎 武群辉 熊太纯
大数据背景下,如何高效地挖掘大数据进而为用户提供高质量的个性化服务是当前高校图书馆大数据应用需要解决的重要问题之一。本文讨论了三种重要的高校图书馆个性化服务推荐、检索和推送的目标和特点;针对高校图书馆个性化推荐服务,分析了大数据挖掘技术在常用推荐算法中的应用,以提高基础算法的有效性;以Hadoop为大数据分析平台,给出了面向个性化服务的高校图书馆大数据挖掘实现方案。
[期刊] 图书情报知识
[作者]
李艳 吕鹏 李珑
首先，本文从大数据的历史演变及应用价值出发，研究了高校图书馆大数据挖掘与决策分析体系（简称＂体系＂）建设的基础及发展方向。其次，文章设计了基于高校图书馆特点的体系架构模型与业务分析流程，并探讨体系在高校图书馆个性化服务中的应用。最后，结合体系在高校图书馆未来发展中的多个应用案例分析，证明了基于＂大数据＋微服务＂的模式体系能够快速且有效地融入高校图书馆未来的建设发展中，为构建图书馆个性化服务提供技术支撑，同时为高校决策者做出科学的决策提供依据。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杨小平
本文通过对Internet个性化服务主要形式的讨论,阐明了提升Internet个性化服务的数据挖掘方法。
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