數(shù)據(jù)挖掘算法在書目推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的高速發(fā)展，數(shù)字圖書館逐漸成為一種順應(yīng)時(shí)代發(fā)展的數(shù)字化信息機(jī)構(gòu)。信息服務(wù)是數(shù)字圖書館中主要的服務(wù)內(nèi)容，而個(gè)性化信息服務(wù)已經(jīng)成為其主流模式。如何根據(jù)用戶的閱讀習(xí)慣，從海量信息中提取讀者需要的信息，已成為圖書館業(yè)近年來研究的熱點(diǎn)。數(shù)據(jù)挖掘是近年來發(fā)展非常迅速的一門技術(shù)，它是用來發(fā)現(xiàn)潛在的、未知的、有價(jià)值信息的一種技術(shù)。將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)用于圖書館管理系統(tǒng)，可以解決圖書館個(gè)性化信息服務(wù)的應(yīng)用需求。
　　 本文針對(duì)現(xiàn)有圖書館自動(dòng)

2、化系統(tǒng)不具備數(shù)據(jù)挖掘功能的現(xiàn)狀，以收集整理大量讀者借閱日志為切入點(diǎn)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用到河南師范大學(xué)圖書館自動(dòng)化系統(tǒng)當(dāng)中，找到了一個(gè)向讀者提供個(gè)性化書目推薦服務(wù)的具體方法，較好地滿足了借閱者的個(gè)性需求。為了讓推薦的書目更加接近和符合讀者的口味，給讀者提供直觀的選擇方式，本文在深入研究關(guān)聯(lián)規(guī)則中FP-Tree算法和FP MAX算法的基礎(chǔ)上，對(duì)FP-MAX算法進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)最大頻繁模式的性質(zhì)減少了產(chǎn)生不必要的頻繁模式集，在驗(yàn)證是