提高个性化推荐精度的定制Web日志方法

文章通过对个性化推荐和数据建模理论研究,分析了普通的Web日志格式采集到的数据无法满足个性化用户分析、预测和推荐精度需要的局限性。提出定制Web日志数据建模的过程及方法,建立了定制Web日志模型原型。通过应用数据挖掘技术的关联分析、分类和聚类实验,实验结果表明,通过定制Web日志的方式采集的数据质量能够很好地满足发现关联规则、内容分类和用户聚类的需求,从而提高个性化推荐的精度。同时,定制的Web日志数据还具有简化数据预处理、多用途的优点。     

论图书馆权利之作品使用权

本文基于对图书馆作品使用受限的分析,提出图书馆作品使用权这一概念,阐述了图书馆作品使用权的内涵及表现,并对图书馆作品使用权提出的合理性进行证明,认为图书馆作品使用权可打破版权对图书馆服务的限制,具有保障读者受教育权、实现信息公平与利益平衡的意义。     

黔川桂三省三大需求与经济增长关系的比较研究——基于对三省1990～2009年时间序列数据的检验

采用1990～2009年黔川桂三省各自三大需求与地区生产总值的时间序列数据,运用定性与定量相结合的研究方法,对三省三大需求与经济增长的关系进行了比较研究。研究结果显示:消费对三省经济增长的推动作用不断降低,但对贵州省经济增长的影响仍十分显著;投资对三省经济增长的推动作用不断提高,并已成为三省经济增长的最主要动力。从经济增长方式上看,贵州已由消费主导型变为消费、投资并重的方式;四川由消费驱动为主、投资驱动为辅变为投资驱动为主、消费驱动为辅的方式;广西也由消费主导型变为投资驱动为主、消费驱动为辅的方式。另外,出口对三省经济增长的推动作用不明显。     

学伴用随原则在大学英语口语教学中的应用

语境对二语习得者非常重要,文章讨论学伴用随原则在大学英语口语中的应用,探讨如何利用语境、互动和协同来促进大学英语口语教学,提高学生动口能力。     

“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究综述

对近年来关于知识发现的大量相关论文从概念关系辨析、知识发现方法体系、文本挖掘与文本趋势挖掘、非相关文献知识发现、数据挖掘研究拓展等方面开展研究,总结“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究成果,重点介绍有关知识发现的内容分析、关联理论、领域驱动、可视化、文本挖掘模型等研究进展,最后分析展望今后该研究领域的研究热点和研究方向。     

数字图书馆中的智能推荐技术研究

为构建一种精确性较高的智能信息技术模型,对蚁群算法、SOM网络进行分析与研究,并基于两者构建智能推荐技术,运用该技术完成模型的建立与更新。最后利用已建模型对目前较通用的读者原始流通信息记录进行测试,验证结果表明该技术的个性化信息服务的准确率较高,且具有较高理论意义与应用价值。     

基于K-means算法的Ｗeb访问用户关联规则挖掘算法

针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。     

外文期刊订购策略及利用研究——以黑龙江中医药大学为例

外文期刊作为反映最新最快科学成果的专业学术期刊受到科研人员的普遍关注,然而近年来外文期刊的利用与其高昂的价格相比,形成反差。文章阐述了黑龙江中医药大学针对现实问题在外文期刊订购原则和订购思路上进行调整,提高了订购质量,并采用了多种形式开展信息服务以提高期刊利用率。     

数字图书馆建设中冗余数据的产生与处理

数字图书馆建设的各个环节各个阶段,都会涉及数据库中冗余数据的产生和处理问题,这些问题将导致资源整合和调度中出现差错。研究冗余数据产生的原因,探讨冗余数据处理的对策,对数字图书馆的建设具有重大意义。     

基于语义门户SEAL的数字图书馆构建研究

语义门户是基于语义技术的门户站点架构方法,通过半自动或者自动化的工具包构建关联数据,提供语义浏览和检索。数字图书馆要实现深层次的知识服务,必须实现其数据资源间的关联关系。文章通过对各典型语义门户SEAL的深入分析,研究了基于SEAL的数字图书馆的构建可行性。