基于富语义的数字图书馆个性化推荐服务系统构建

[目的/意义]旨在提升数字图书馆个性化推荐系统的服务能力.[方法/过程]以图书馆个性化推荐服务为主要研究对象,以读者知识与情感需求分析为引擎,基于富语义技术实现对个性化推荐服务系统的构建,从需求分析、数据收集、读者交互、语义检索、语义分析等方面实现数字图书馆的个性化推荐服务体系架构.[结果/结论]基于富语义的个性推荐系...     

Web3.0环境下高校图书馆自主学习平台建设研究

本文主要介绍了基于网络环境和基于图书馆的自主学习平台建设方法,采用Web3.0中的语义网、概念图相关理论与技术,将语义网技术与概念图理论应用到数字图书馆中实现图书馆资源整合、个性化图书推荐与个性化导航等自主学习平台中,该个性化自主学习平台包括个性化处理模块、信息资源整合处理模块、语义分析处理模块、查询模块,为提高图书馆有效利用信息资源与提高读者自主学习提供一种可行性解决方案。     

基于语义网格的数字图书馆架构研究

本文论述了语义网格运用于数字图书馆的有关技术,从研究语义网格技术的应用出发,探索利用语义网格技术实现数字图书馆资源共享的新思路,提出开放的数字图书馆语义网格的模型架构.利用语义网格技术来解决数字图书馆的互操作问题及检索上的性能瓶颈,并建立了基于语义网格的数字图书馆管理平台的层次模型,提出了模型的基本实现思路.     

基于语义网格的虚拟数字图书馆体系结构研究

提出了基于语义网格的虚拟数字图书馆的体系结构和资源组织模型,着重论述了它的三层结构:数字图书馆、语义网格和虚拟数字图书馆层.     

基于语义网的数字图书馆个性化信息服务平台构建研究

针对数字图书馆信息量大、检索杂乱繁琐、垃圾信息干扰等问题,提出将语义网应用到数字图书馆中,采用概念图匹配算法,研究基于语义网的数字图书馆个性化信息服务平台的构建。     

基于语义的自适应个性化网页推荐

个性化网页推荐能高效、便捷地满足用户的信息需求.针对传统个性化技术的不足,提出基于语义的自适应个性化网页推荐方法,采用语义本体和用户兴趣偏移机制构建自适应的语义用户模型,并采用语义质心聚类技术提高推荐的准确率.实验结果表明,与其他推荐方法相比该算法具有更高的推荐准确率和召回率.     

网格技术与数字图书馆信息服务模式探讨

文章阐述了网格的概念和技术体系结构，分析了网格技术在数字图书馆信息服务中的应用；并提出基于网格技术的数字图书馆三种主要信息服务模式：数字图书馆信息集成服务模式、个性化精品信息服务模式和网络智能知识服务模式。     

数字图书馆个性化推荐用户信息采纳行为影响研究——信息采纳意向的中介效应

[目的/意义]本文从用户信息采纳行为的视角出发，通过信息采纳意向的中介效应针对数字图书馆个性化推荐的影响因素进行研究。[方法/过程]在计划行为理论的基础上构建了数字图书馆个性化推荐信息用户采纳行为模型，并通过实证研究对该模型进行检验与分析。[结果/结论]数据分析结果表明：信息采纳意向在感知有用性、用户期望、信息质量及主观规范对数字图书馆个性化推荐用户信息采纳行为的影响作用中均有中介效应。     

基于语义网格的数字图书馆知识管理平台构建

数字图书馆是综合运用信息技术、网络技术、人工智能技术等跨学科技术协同支持的知识管理系统.本文论述了语义网格运用于数字图书馆知识管理的有关技术,并从宏现上建立了基于语义网格的数字图书馆知识管理平台的层次模型.     

基于语义网格的数字图书馆知识组织模型

结合网格技术的发展将数字图书馆环境中数字资源的语义互联结合起来,提出了基于语义网格的数字图书馆的体系结构和知识组织模型,并探讨这种知识组织模型的关键技术与服务模式.     

数字图书馆的分发模式研究

个性化推荐是解决数字图书馆资源"既多又少"矛盾的有效途径,分发模式是个性化推荐研究的重要内容。本文系统研究了数字图书馆资源个性化推荐所涉及的各种分发模式,给出了分发模式的执行流程和形式化定义,并提供相应实例。     

基于模糊聚类和模糊模式识别的数字图书馆个性化推荐研究

为提高图书馆个性化推荐的效果,采用模糊聚类和模糊识别技术建立数字图书馆的个性化推荐系统。通过分析用户的信息素质、兴趣爱好、网络和电子资源检索情况,对读者进行数学模糊聚类分析,确定最佳阈值λ,得到最佳聚类。根据个体用户的基本情况进行模糊识别,由识别结果的归属给出针对当前用户的个性化推荐。实验结果表明,在模糊聚类与模糊识别基础上的个性化推荐方案是可行的和有效的,为创新数字图书馆个性化服务提供了一种新的方法。     

数字图书馆的个性化推荐策略

本文研究了数字图书馆领域的个性化推荐服务，根据用户描述文件和资源描述文件这两个初始模型，利用协同过滤技术，提出了3种相似性的推荐算法，从而为用户提供个性化推荐服务。     

基于SOM聚类的个性化图书推荐研究

个性化推荐是图书馆个性化信息服务的主要方式之一。本文在传统推荐算法的基础上,提出了一种基于SOM聚类的个性化图书推荐方法,该方法结合中国图书馆分类法对读者的借阅信息进行分析,并利用SOM网络对借阅文档进行聚类。利用个性化推荐技术来调整图书馆的信息服务模式,推送最贴近读者需求的信息给读者,从而提高图书馆馆藏资源的利用率和图书馆的服务质量。     

我国数字图书馆个性化信息服务研究综述

我国对数字图书馆的研究已有十几年,但对数字图书馆个性化信息服务的研究仅始于2000年。本文研究了我国数字图书馆个性化信息服务文献的年份和期刊分布,并对数字图书馆个性化信息服务的概念、服务模式、技术、存在问题及发展趋势进行了简要述评,最后指出了在实际应用中有待提高之处。     

基于情境感知的高校移动图书馆个性化推荐模型研究

针对高校移动图书馆个性化推荐的不足,利用情境感知技术和数据挖掘技术,从用户的物理情境信息、基本情境信息、社会网络3个方面获取用户的情境信息;采用向量空间模型的表示方法,提出一种基于情境感知的高校移动图书馆个性化推荐模型,并介绍模型的运行过程及相关环节,以期解决移动图书馆用户情境敏感性的个性化需求。     

高校图书馆个性化图书推荐系统设计

应用数据挖掘技术对高校图书馆日常产生的数据进行挖掘,设计一个适合图书馆使用的个性化图书推荐系统。该系统具有2个关键功能：读者个性化推荐功能和管理者采购推荐功能。     

基于数字图书馆的个性化信息服务研究

随着知识经济的迅速崛起,作为人类智力成果的集散中心与传播场所、信息交流中心与枢纽,数字图书馆必将随着时代的发展而发展。同时在这个充满竞争和个性化的时代,传统图书馆的服务方式也不能充分满足人们对知识获取的要求。因此文章提出了把电子商务中的个性化信息服务作为数字图书馆信息服务发展的方向,就相关理论展开了论述,就数字图书馆、个性化信息服务的现状和背景进行了深入的研究,针对数字图书馆中的个性化信息服务的概念、必要性、所应具有的特点、服务方式、可能存在的问题及对策提出了作者的见解,同时在参考国内外纵多文献的基础上,提出了一个数字图书馆个性化信息服务的模型。在这些工作之后,文章最后得出结论:个性化信息服务虽然在当今数字图书馆中存在很多问题,但势必是数字图书馆未来发展的方向和趋势。     

基于情景大数据的图书馆个性化服务推荐系统研究

大数据时代,图书馆个性化服务面临着诸如数据海量、种类繁多、快速增长、价值巨大的严峻的挑战。本文在描述大数据背景及其特点的基础上,研究了基于情景大数据的图书馆个性化服务推荐系统。该系统将读者的情景大数据引入个性化服务推荐过程,可以全面、及时、准确地评估读者需求,并根据读者的爱好实时、主动地推荐服务。