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文檔簡(jiǎn)介
1、面對(duì)信息技術(shù)的日新月異,個(gè)性化服務(wù)日漸成為數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模式的主流趨勢(shì)。如何從海量的信息資源中為讀者提供高效的訪問(wèn)也是一個(gè)迫切需要解決的問(wèn)題?,F(xiàn)有的圖書(shū)館模式已經(jīng)不能為讀者提供滿意的個(gè)性化服務(wù)。鑒于此,本文提出了把個(gè)性化服務(wù)作為圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)實(shí)施的一個(gè)切入點(diǎn),進(jìn)行了創(chuàng)新性闡述。本文旨在將傳統(tǒng)以“圖書(shū)館為中心”的被動(dòng)式服務(wù)模式轉(zhuǎn)變?yōu)椤耙宰x者為中心”的主動(dòng)式服務(wù)模式,體現(xiàn)新書(shū)推薦的針對(duì)性和主動(dòng)性,提高館藏的利用率和流通率,改善圖書(shū)館的服務(wù)質(zhì)
2、量以及優(yōu)化圖書(shū)館的結(jié)構(gòu)。本文的具體工作如下:
?。?)從理論和實(shí)踐上,對(duì)個(gè)性化服務(wù)在數(shù)字圖書(shū)館知識(shí)服務(wù)中的應(yīng)用進(jìn)行可多角度的審視,簡(jiǎn)要闡述了讀者個(gè)性化需要的收集和分析方法以及滿足途徑,根據(jù)對(duì)系統(tǒng)的分析建立個(gè)性化新書(shū)推薦結(jié)構(gòu)模型。還研究了相關(guān)技術(shù),以突破傳統(tǒng)構(gòu)建方式的局限性。借助于各種技術(shù)最優(yōu)化構(gòu)建個(gè)性化新書(shū)推薦模型,并使用UML進(jìn)行建模設(shè)計(jì),并以川北醫(yī)學(xué)院為例對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行實(shí)現(xiàn)。
?。?)本文提出了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在數(shù)字圖書(shū)館中
3、的應(yīng)用,將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與個(gè)性化服務(wù)結(jié)合在一起,挖掘分析出符合讀者個(gè)性化需要的有用信息。
?。?)本文通過(guò)對(duì)讀者歷史借閱記錄進(jìn)行分析,將圖書(shū)類別、讀者興趣進(jìn)行聚類分析,并把相關(guān)的聚類結(jié)果提取出來(lái)與圖書(shū)類別進(jìn)行匹配,從而定義個(gè)性化需要的新書(shū)推薦模型。使用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法和聚類算法自動(dòng)統(tǒng)計(jì)分析潛在的用戶感興趣的文獻(xiàn)需求規(guī)律,整合出不同的讀者的信息源,從而發(fā)現(xiàn)有價(jià)值的信息。
?。?)本系統(tǒng)能夠?qū)π氯霂?kù)的圖書(shū)進(jìn)行定期掃描,借助于圖書(shū)類
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