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[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] 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] 图书馆杂志  [作者] 顾倩  
图书馆作为信息资源收集、加工和服务的中心,随着信息技术的不断发展,在图书馆积累了丰富的数字信息资源。在图书馆服务工作中,采用数据挖掘技术对读者以及读者访问等数据进行分析和挖掘,从中发现读者兴趣和资源的关联,为读者提供个性化服务,这对图书信息资源的有效利用有着重要的理论和实践意义,图书馆的潜力和价值也将被更大程度地释放。
[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] 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] 中国图书馆学报  [作者] 罗琳  陈远  
数字图书馆要实现个性化服务,应当:(1)收集与用户有关的信息,建立用户信息库。(2)利用知识挖掘技术,分析用户信息库。(3)跟踪本地信息库和网络信息,收集用户所需信息。(4)分析用户反馈信息。(5)针对不同类别的用户,提供交流平台。参考文献4。
[期刊] 数字图书馆论坛  [作者] 刘爱琴  李永清  
借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。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建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[期刊] 图书情报知识  [作者] 周倩  
用户资源管理是现代图书馆资源管理的核心内容,是图书馆实现个性化服务的重要基础。数据挖掘作为一种深层次的数据分析方法,可以从大量的数据中挖掘出反映用户属性特征和信息行为特征的信息和规则,从而为图书馆用户资源管理提供极大的帮助。基于数据挖掘的图书馆用户资源管理包括用户数据搜集、用户数据仓库构建、用户多维特征分析和群体分类、面向用户生命周期的数据挖掘等主要内容。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 刘钟美  
针对当前个性化信息推荐服务的不足:推荐的自动化程度低,推荐方法单一,不能灵活地提供多种推荐服务功能,难于对多个推荐工具和大量数据进行动态有效地管理与维护等问题,提出建立个性化信息推荐系统知识地图结构模型的建议。即把知识地图应用到图书馆的个性化信息推荐服务中,借助WIDAS工具提供一个可视化的环境,沿着资源的分布网络快速找到合理有效的资源匹配,进而对资源进行分析,及时把有关信息自动推送给相应的用户,提高推荐服务的效率。
[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
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 杨传明  
数字图书馆信息具有海量性和分布性的特点,数据挖掘技术可以有效地处理数字图书馆海量数据,但现有的数字图书馆数据挖掘平台不能充分应对信息分布性的挑战。将移动代理和数据挖掘结合则可以较好地满足数字图书馆信息挖掘的要求。实验证明,基于移动代理的数据挖掘平台克服了传统网络计算模式的缺陷,能有效地完成对数字图书馆海量、分散数据源和知识源的挖掘。
[期刊] 图书情报工作  [作者] 邓奇强  熊燕  郭锋  
对怀化学院图书馆TP类图书按编目日期统计各年借阅量,依据文献老化定律、最小二乘法曲线拟合求得TP类图书的半衰期及老化曲线,利用TP类图书的老化曲线方程预测其借阅量,提出图书关联规则支持度的老化常数。实验表明:通过关联规则中的support(X)=support(X)×K’方法降低老化图书的关联支持度,减少老化图书相对较弱的强关联规则,解决了原书目推荐系统推荐给读者的书目中有相当一部分图书已失去使用价值的问题。此方法不仅适用于怀化学院图书馆馆藏图书的书目挖掘,对其他高校图书馆也有借鉴价值。
[期刊] 图书馆论坛  [作者] 赵卫军  
数据挖掘技术是一种新兴的信息处理技术,其算法及应用是目前国际研究热点,在信息的利用和提取中发挥着日益重要的作用。文章在论述数据挖掘技术的基础上,探讨了数据挖掘在高校图书馆的应用领域和产生的价值。并重点探讨了在优化资源、智能化服务、提供个性化服务、信息自动化处理等几方面的应用。
[期刊] 情报理论与实践  [作者] 王欣  张冬梅  
[目的/意义]为准确发现高校读者个性化阅读需求并预测其发展趋势,实现图书馆智能服务的个性化定制与推送。[方法/过程]分析高校读者小数据应用于图书馆个性化智能服务的可行性,图书馆通过高校读者小数据采集、预处理、个性化阅读需求发现与预测利用决策推荐机制为高校读者推送个性化智能服务。[结果/结论]结果表明,高校读者小数据能够准确体现其个性化阅读及知识需求,为图书馆个性化智能服务决策制定和模式构建提供支撑作用。大数据环境下,该研究能提供一定的理论指导和实践价值。
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