关联规则在图书馆个性化服务中的应用

为适应图书馆新书推荐服务的需要，以安徽省图书馆为例，用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘，提出读者推荐服务模型，利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。     

关联规则在图书馆个性化服务中的应用

为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务。     

关联规则在图书馆个性化服务中的应用

为适应图书馆新书推荐服务的需要,以安徽省图书馆为例,用数据挖掘中的关联分析技术对安徽省图书馆的借阅记录进行挖掘,提出读者推荐服务模型,利用挖掘出来的关联规则进行读者个性化推荐服务.     

关联规则挖掘在图书馆信息服务中的应用

介绍了数据挖掘中的关联规则技术,使用关联规则对图书馆中的流通数据进行了分析,并且给出了实例,对在使用中的有关问题进行了讨论并提出了解决方法.     

面向Web的数据挖掘技术在网站优化中的个性化推荐方法的研究与应用

数据挖掘就是从大量的数据中发现隐含的规律性的内容。本文从Web数据挖掘方面入手,对网站优化的个性化推荐方法进行了较为系统地研究,并且通过采用适当的关联规则,对用户所浏览网页之间的关联性进行了分析,最后对个性化推荐服务的性能进行了验证。     

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...     

数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的应用

个性化服务是图书馆发展的趋势。本文在对高校图书馆流通数据研究的基础上,利用数据挖掘技术,分别建立了时间序列模型、关联规则模型和流通量统计表,从三个不同角度对图书馆个性化服务进行分析,为图书馆个性化服务工作提供决策依据。个性化服务能够提高图书馆的工作效益,让图书馆更好地为读者服务,真正实现"一切为了读者"的服务理念。     

关联规则挖掘技术在图书借阅服务中的应用研究

在概述关联规则挖掘技术的基础上,深入分析关联挖掘技术在图书馆借阅服务中的应用,通过关联规则挖掘技术统计与分析图书馆借阅服务信息,统筹借阅服务与采访服务,实现图书推荐服务等个性化信息服务方式,为提高图书馆信息服务层次与水平提出了一些建议与对策。     

基于Apriori的电子政务个性化信息服务的实现

针对目前用户对电子政务个性化信息服务的迫切需求,为了更好地服务用户,本文将数据挖掘中的关联规则分析方法应用于电子政务个性化信息服务中,运用Apriori算法对用户日志文件进行分析,得出了用户访问页面之间的关联规则,为电子政务个性化信息推送提供有力的数据支持。     

关联规则在贫困学生信息库的应用

本文以高校学生信息数据为研究对象,主要以贫困学生信息数据为应用点,采用数据挖掘技术挖掘学生信息中的有用知识。本文围绕挖掘贫困学生信息这个主题,运用Apriori关联规则算法对得到的综合数据信息进行挖掘,并对Apriori算法的应用进行了改进,得出了有利于学生管理部门支持决策的知识。     

基于工作流的个性化知识服务

由于知识水平、知识背景等差异,不同用户在完成相同任务时有不同的知识需求。根据知识需求把知识流引入业务过程元模型中,实现工作流技术与知识管理的集成。利用用户模型对业务过程知识进行过滤,为用户提供基于业务角色和任务的个性化知识服务。

Abstract：

Different users have different knowledge requirement when fulfilling the same task due to their differences in knowledge level and knowledge background.By introducing the knowledge flow into the business process meta-model based on knowledge requirement,workflow technology is integrated with knowledge management.Utilizing user model to filter business process knowledge,personalized knowledge service based on the roles and tasks in business process is provided for users.     

基于文献计量的个性化信息服务研究现状分析

以《中国期刊全文数据库》为检索来源库,采用文献计量学的方法,从时间分布、空间分布、期刊分布和著者分布及研究主题等方面进行统计分析,揭示我国个性化信息服务研究的现状,并通过聚类分析和可视化显示,总结个性化信息服务的研究热点,并预测其未来发展趋势。     

基于关联规则的个性化图书推荐研究

运用关联规则的数据挖掘方法,从图书馆的借阅历史数据中挖掘出了两类关联规则：相关书籍和相似读者,并根据这两类规则实现相关的图书推荐服务。     

基于多维排列图谱的国内个性化信息服务研究热点分析

以CNKI为数据源,借助SPSS 17.0,采用共词聚类分析法、因子分析法与多维排列分析法,对近十年图情领域的核心期刊中个性化信息服务文献进行文献计量学分析,并绘制多维排列图谱,进而探索出个性化信息服务两大维度,即应用维度和技术维度,并直观展现出个性化信息服务研究热点。     

面向网络用户的个性化推荐服务实现

从网络行为的社会学特征出发,将用户行为数据进行行为-需求定性映射,从而对表达不同需求层次的行为数据进行深度需求挖掘.据此构建基于用户网络行为的推荐服务模型,探讨了基于应用该模型基础上个性化推荐服务的实现.     

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。     

Web2.0环境下的Lib2.0个性化服务

20世纪末万维网(World Wide Web)将人类带入了崭新的网络世界,Web1.0让人们知道什么是网络。而Web2.0让人们享受到网络服务的个性化。图书馆借着Web2.0的契机开展了Lib2.0服务。Lib2.0改变了图书馆传统被动僵化的服务模式,将图书馆服务升级为用户提供个性化服务。本文阐述了Web2.0的产生与发展过程,着重探讨了Web2.0对Lib2.0影响以及Lib2.0个性化服务所包含的内容。     

基于URL聚类模式的个性化智能推荐服务

基于Web访问挖掘的个性化智能信息推荐服务方法的处理过程分为在线部分和离线部分。离线部分主要完成从站点服务器的访问LOG文件中挖掘出适合在线智能个性化推荐服务的用户事务模式,采用基于聚类用户事务方法获取用户个性化模式。在线部分通过个性化智能推荐服务智能接口实现基于URL聚类模式的个性化信息推荐服务,给出了链接距离因子定义和基于URL聚类模式的生成算法。通过实验总结这种方法的优缺点,这种方法是有效和可实现的。     

基于Web数据挖掘技术下的个性化信息服务

随着个性化时代的到来,信息服务机构必须提供个性化服务,才有可能在激烈的竞争中取得胜利。web数据挖掘技术是实现个性化信息服务的关键技术。在构建基于web数据挖掘的个性化信息服务的实现模型后,还对建立在web数据挖掘基础上的个性化信息服务系统运行的基本流程、web挖掘的数据资源、web挖掘的技术方法、信息系统的服务内容、系统运行的注意事项等进行了探讨。