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陶剑文 《现代图书情报技术》2006,1(12):49-53
引入移动Agent技术,提出一种面向E-Learning的集成群Agent与Web服务的分布式智能推荐系统模型,其能有效地帮助学员找到所需的信息。构造MASWSIRS的体系结构,说明系统的工作流程;详细阐述了MASWSIRS的各主要功能模块的实现算法,包括系统整体实现算法、系统聚簇算法及推荐算法。 相似文献
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针对传统的Markov链模型不能有效的表征长串访问序列所蕴含的丰富的用户行为特征(用户类别特征、访问兴趣迁移特征)的缺点,提出混合隐Markov链浏览模型.混合隐Markov链模型使用多个不同的模型来区分不同类别用户的浏览特征,并为每个类别的用户设置了能跟踪捕捉其访问兴趣变化的类隐Markov链模型,能更好地对WWW长串访问序列的复杂特征进行建模,在真实WWW站点访问日志数据上的用户聚类实验与个性化推荐实验的结果表明,混合隐Markov链模型与传统的Markov链模型相比,具有更理想的聚类性能和推荐性能. 相似文献
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基于高校图书馆Web日志挖掘的分析与研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以长江大学图书馆主页服务器Web日志文件为例,介绍了Web日志分析流程、Web日志格式,分析了Web日志挖掘的数据预处理过程,最后给出了应用实例。 相似文献
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通过对使用基于关联规则挖掘方法和聚类用户事务方法进行分析、比较,总结它们的优缺点,认为这两种获取用户个性化模式的方法都可实现提供个性化主动信息服务的目的。 相似文献
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基于XML的Web日志挖掘研究* 总被引:2,自引:0,他引:2
潘有能 《现代图书情报技术》2006,1(5):62-64
设计一个基于XML的Web日志挖掘体系结构,简要介绍XGMML和LOGML,并在此基础上讨论LOGML文档的生成方法及利用Apriori算法对日志文档进行频繁集、频繁序列和频繁子图挖掘。 相似文献
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Web日志挖掘数据预处理方法研究
总被引:1,自引:0,他引:1
柳胜国 《现代图书情报技术》2004,20(12):55-57
Web日志挖掘技术是Web数据挖掘中最重要的应用。通过对挖掘服务器日志文件的分析和研究,可以对网站的组织结构及其性能进行改进,增加个性化服务,发现潜在的读者群体。数据预处理关系到Web日志挖掘的质量。数据预处理包括数据清理、识别用户、识别用户会话、格式化,目的是分割服务器日志为多个独一无二的用户的一次访问序列,并给予了算法实现。 相似文献
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设计一种个性化的信息检索服务界面,介绍实现该界面的主要支撑模块,阐述数据异步处理、聚类计算方法、检索日志挖掘以及相关文献推荐技术的应用,给出界面的实现形式。在具体实现中,采用后台脱机计算和前台联机计算相结合的方式,并使用异步处理技术,减少时间延迟,保证实用性。 相似文献
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图书馆读者荐购研究综述 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的/意义] 分阶段探讨读者荐购的发展历程和发展过程中存在的问题,在此基础上探索读者荐购未来的发展趋势,为我国读者荐购服务的实践和研究提供参考。[方法/过程] 对近年来国内外有关读者荐购的研究文献进行梳理,采用文献调查法和文献计量法对这些文献进行分析,分阶段研究其发展进程,阐述每阶段研究的热点及特征。[结果/结论] 读者荐购研究已经从理论探索阶段向创新研究阶段过渡,但存在研究不平衡问题,建议未来研究方向从新技术、新方式、新平台、新模式入手,同时也应充分关注"互联网+环境下"读者需求的变化。 相似文献
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分析了当前图书馆书目推荐系统的现状及不足,提出了一种基于运用关联规则挖掘读者借阅记录的书目推荐方式,设计了一种新的书目推荐系统的体系架构,并运用实例分析了该系统的推荐流程。 相似文献