读者借阅书目序列模式挖掘——以国际关系学院图书馆为例

基于国际关系学院图书馆的读者借阅数据,对数据进行预处理,采用SPSS Clementine挖掘工具对预处理后的借阅数据,实施序列模式挖掘,分析读者借阅书目间的序列关系,为图书馆预测读者借书需求、合理安排图书采购和对用户进行图书推荐提供建议,为数据挖掘实践提供经验。     

一种高校读者借阅偏好的个性化图书推荐

现有个性化图书推荐没有考虑受纸质图书的复本,构建读者及纸质图书属性矩阵、读者借阅偏好矩阵,定义基于页数的借阅时间、新书、图书类别的借阅权重。建立读者借阅偏好矩阵和读者属性矩阵的关联、读者借阅偏好矩阵和纸质图书属性矩阵的关联。根据教育部对高校大学生专业课程设置的特点、读者借阅记录的统计,在图书馆书库存在复本的情况下区分专业、非专业纸质图书推荐。在真实的借阅记录数据集上,实验验证提出方法的有效性。     

g指数在高校图书馆借阅数据分析中的探索

尝试将g指数应用于高校图书馆借阅数据的分析,通过对各类图书g指数的统计,了解不同类别图书的读者关注度,通过对各类读者g指数的统计,了解不同读者群的借阅动态,对指导图书馆优化馆藏资源、图书推荐等工作提供数据支持。     

基于数据挖掘的高校图书馆服务优化研究

以南京农业大学工学院图书馆为例,利用关联规则对2007—2012年读者借阅数据进行挖掘分析,找出不同类别图书之间的内在关联．以指导图书馆调整馆藏布局、改进图书借阅及图书采购等工作。     

关联规则挖掘在高校智慧图书馆个性化服务中的应用研究

介绍了数据挖掘技术的相关概念和算法,并深入研究了关联规则的经典算法"Apriori算法",分析了数据挖掘技术应用于高校图书馆管理的必要性和可行性,提出了基于关联规则分析法的高校图书智能推荐系统的设计思想和功能目标;通过对高校图书馆借阅数据的挖掘,探讨了一种高校智慧图书馆中的关联规则数据挖掘方法——通过挖掘借阅记录数据间的关系来分析读者和图书、不同类别图书间的关系,并应用于个性化服务工作中,发现读者的借阅历史存在着某种关联,不同类型读者的借阅记录及不同学科的借阅记录之间都存在着某种关联规则,利用这些规则对于高校图书馆优化图书推荐服务、探索智慧型个性化服务、改善馆藏布局具有良好的意义。     

基于Weka读者借阅行为分析

图书管理系统借阅数据直接反映了读者的借阅行为,对其研究可以了解读者的借阅习惯。使用Weka软件,运用其关联分析、聚类中的不同算法对华南师范大学2008年研究生图书借阅数据进行分析,获取了一些有益的分析结果,对提高图书馆的服务起到一定的帮助作用。     

读者图书借阅权利限定因素的多维思考

对高校图书馆读者图书借阅权利的限定,没有明确的统一规定,图书借阅权利的具体实现和可操作性,体现为对这种权利的相关限定因素的表达,即读者借阅权限。为了最大程度体现读者至上,最大限度利用图书馆资源,实现高校图书馆读者图书借阅权限设定的合法、合理与合情,对此进行深入探讨和多维度的思考。     

高校图书馆流通数据挖掘的新思路

图书馆流通数据是图书馆业务流程优化的重要依据之一,对其分析方法层出不穷,但用于指导图书馆实践活动的甚少。本文通过参考与借鉴情报学基本定律与分析方法,重新定义并建立基于图书借阅频次的评价指标,即图书半衰期、图书集合普赖斯指数、图书滞架指数、图书h指数,以及基于读者借阅次数与行为的分析方法,即读者h指数等指标和图书耦合/共现网络模型,从而提高对高校图书馆流通数据的分析能力和组织能力,希冀为优化采购和布局配置,向读者提供积极、主动、个性化信息服务提供新的思路。     

高职医学图书馆图书的借阅统计与分析——以江苏建康职业学院为例

通过对江苏建康职业学院图书馆2011年~2012年各类图书借阅数据和不同类型读者借阅数据进行统计分析,探讨了高职医学生的借阅倾向和阅读特点,以期为优化藏书结构,提高服务质量提供参考。     

图书馆零借阅率图书成因分析

高校图书馆的图书有很大一部分常年不被读者借阅成为零借阅图书,从几个方面对零借阅图书的形成原因进行了分析。     

基于射频识别技术的图书馆用自助服务机(终端)设计及实现

随着无线射频识别技术的不断发展,此项技术日益受到科技界的广泛关注。在图书馆界,无线射频识别技术有取代近二十年的条形码技术的趋势。本文介绍了基于无线射频识别技术的图书自助式服务机的设计及实现方法,读者可以自助完成图书借阅和归还,管理员可以利用该系统管理图书、统计分析等功能。图书自助服务机的出现有效地提高了图书管理的效率,简化了图书管理的流程,降低了图书管理人员的劳动强度,并为读者提供更加便利快捷的图书借还、查询等服务。     

基于普适计算技术的智能图书馆原型研究

本文提出了一个基于普适计算技术的智能图书馆原型系统。该原型系统植根于普适计算技术,以读者为中心,提供高效的个性化数字图书馆服务。通过该原型系统,读者无需图书馆工作人员的参与就能够方便快捷地进行图书馆的借阅、还书功能,还能主动地为阅读后的书籍作书评,方便其他用户的浏览,为图书馆的知识管理做出自己的贡献。     

数据挖掘在高校图书馆智能分析中的应用

本文给出一种高校图书馆智能分析应用数据挖掘的思路和模式,以江苏广播电视大学图书馆为实例,详细分析了读者关联挖掘、图书动态聚类分析、读者特征细分挖掘在图书管理中的具体应用,经实施表明,数据挖掘的结果合理,可以帮助图书馆的决策者进行优化管理。     

基于Lyapunov指数的高校图书馆图书借阅流量混沌预测

运用混沌理论对高校图书馆图书借阅流量数据时间序列进行相空间重构,分析得出高校图书馆图书借阅行为的演化具有明显的混沌特征。针对图书借阅流量在不同时间粒度各时期中的波动特点,构建了基于最大Lyapunov指数的高校图书馆图书借阅流量混沌预测模型。通过对中国矿业大学图书馆图书借阅流量的验证表明,混沌预测模型的预测结果较为合理。     

Kriging代理模型下的图书馆文献采购经费分析

[目的/意义]旨在为图书馆文献采购经费使用效益最大化提供参考。[方法/过程]采用数据挖掘技术,采集某大学图书馆2006-2016年中文图书的借阅册数、有效读者人数、馆藏册数、文献采购经费等数据,运用Kriging代理模型,构建该大学图书馆文献采购经费预算的预测模型。[结果/结论]当有效读者数与借阅册数保持1:7的比例关系,有效读者数与馆藏册数保持1:25的比例关系,馆藏册数与借阅册数保持2:1的比例关系时可实现文献采购经费用效益最大化与经费的最合理利用。     

数据挖掘在图书采购中的应用

充分利用有限的资金采购真正符合读者需要的图书、提高图书的使用率是本研究的目的。本文归纳了图书采购的常用策略 ,详细论述了应用数据挖掘技术确定图书采购策略的方法 ,是挖掘图书馆计算机管理系统的潜力、提高管理水平和读者服务水平的有益探索。     

基于流通数据分析的ESI前1％学科图书资源建设实证研究

[目的/意义]旨在优化ESI学科图书的资源结构、提高图书利用率,为学科建设提供资源保障,为资源建设方案的制定提供决策依据。[方法/过程]以山东农业大学图书馆2015-2018年各项流通数据为依据,从资金投入、馆藏占比、流通量和利用率等方面,分析ESI前1%学科图书资源建设与利用的现状以及新书采访的效果。[结果/结论]S类图书的投入大于Q类图书,但Q类图书的利用率高于S类图书;ESI图书的流通占比有逆势上扬趋势;ESI图书资源建设的力度有待加强。     

可提高多样性的基于重排序图书推荐算法研究

通过提供个性化推荐,推荐系统的重要性越来越受到读者的重视。现有推荐算法着重关注推荐的准确度,将读者引导到少数热点图书上,导致产生较多长尾图书的问题;并且读者的兴趣过于集中,不利于挖掘读者潜在的兴趣点。提出一种重排序的基于用户协同过滤算法,该算法通过对推荐列表TOP-N进行重排序来产生推荐列表。实验结果表明,该算法可以在一定精确度损失的条件下,大幅提高最终推荐列表的多样性有利于读者接触更多的未知领域及长尾图书的销售。