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1、分類(lèi)號(hào)密級(jí)UDC學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書(shū)館個(gè)性化推薦中的應(yīng)用研究(題名和副題名)楊華(作者姓名)指導(dǎo)教師姓名段鋼副教授副教授電子科技大學(xué)電子科技大學(xué)成都(職務(wù)、職稱(chēng)、學(xué)位、單位名稱(chēng)及地址)申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別碩士專(zhuān)業(yè)名稱(chēng)管理科學(xué)與工程管理科學(xué)與工程論文提交日期2009.4論文答辯日期2009.5學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)電子科技大學(xué)答辯委員會(huì)主席陳宏陳宏教授教授評(píng)閱人2009年5月27日注1注明《國(guó)際十進(jìn)分類(lèi)法UDC》的類(lèi)號(hào)摘要I摘要隨著
2、信息技術(shù)和Inter技術(shù)的高速發(fā)展,lib2.0技術(shù)的出現(xiàn)和流行,使得高校圖書(shū)館的服務(wù)空間日益擴(kuò)大,個(gè)性化信息服務(wù)也逐漸成為新型服務(wù)模式的主流。個(gè)性化信息服務(wù)改變傳統(tǒng)圖書(shū)館被動(dòng)服務(wù)方式,能根據(jù)用戶(hù)的興趣偏好主動(dòng)地向用戶(hù)推薦圖書(shū)。本課題的目的是通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論及個(gè)性化推薦系統(tǒng)理論的學(xué)習(xí)研究,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到高校圖書(shū)館的讀者服務(wù)中,實(shí)現(xiàn)個(gè)性化圖書(shū)推薦。本文通過(guò)對(duì)當(dāng)前大多數(shù)高校圖書(shū)館采用的圖書(shū)館集成系統(tǒng)進(jìn)行了解后發(fā)現(xiàn),這些系統(tǒng)都不具
3、備數(shù)據(jù)分析挖掘功能,本文擬在圖書(shū)館集成系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)配套的個(gè)性化推薦系統(tǒng),在作了詳細(xì)的需求分析、借閱流程分析后,從理論研究的角度建立起推薦系統(tǒng)模型,并對(duì)模型的各個(gè)模塊作了闡述。由于各種條件和時(shí)間的限制,本文在后面的具體實(shí)現(xiàn)研究中只針對(duì)個(gè)性化服務(wù)層中的數(shù)據(jù)采集模塊和挖掘模塊作了詳細(xì)的研究,對(duì)推薦模塊未進(jìn)行深入的探討。在具體實(shí)現(xiàn)研究中,本文以某高校圖書(shū)館的歷史借閱記錄為具體挖掘?qū)ο螅瑧?yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),研究了高校圖書(shū)館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)
4、采集和挖掘分析的具體實(shí)現(xiàn)。主要從兩個(gè)方面實(shí)施挖掘分析,再根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行個(gè)性化推薦。一方面采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)栝営涗洈?shù)據(jù)進(jìn)行挖掘,挖掘出各專(zhuān)業(yè)、各年級(jí)、各學(xué)歷層次的讀者對(duì)圖書(shū)館圖書(shū)資源利用的關(guān)聯(lián)規(guī)則,找出具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的各類(lèi)圖書(shū),主動(dòng)為讀者提供相關(guān)借閱的其它書(shū)籍信息,以各種方式主動(dòng)地向讀者推薦圖書(shū)。另一方面采用聚類(lèi)分析,將該圖書(shū)館的讀者進(jìn)行有效的群分類(lèi),總結(jié)出不同群的特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的圖書(shū)推薦,提高館藏圖書(shū)的借閱率。并對(duì)圖書(shū)館優(yōu)化館藏建設(shè)、
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