基于数据挖掘技术的信息推荐服务研究

信息推荐服务水平的提高对公共服务质量的提升有着很大的帮助.文章分析了基于数据挖掘技术的信息推荐服务的优势,并对该服务的组成因素以及组成方法进行了剖析,以增强信息推荐的针对性,为客户提供更好的服务.     

联编数据库建设与书目数据的质量控制

简述了我国联合编目的起源和发展现状,分析了数据库中书目数据存在的部分质量问题,提出了进一步提高书目数据质量的建议。     

下一代图书馆目录:我国高校图书馆的实践与思考

随着互联网技术的进步和图书馆资源的发展,传统OPAC已经走到了生命周期的尽头,下一代图书馆目录应运而生。文章介绍和比较了我国高校图书馆在这方面的探索与实践,并指出下一代图书馆目录在整合检索、相关度排序、人性化的用户界面、用户参与体验等方面仍有待完善。     

一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法

对BWP方法进行研究,从嵌入式NSTL个性化推荐的文本聚类需求入手,分析BWP方法的不足,提出一种改进的K-means算法最佳聚类数确定方法。对单一样本类的类内距离计算方法进行优化,扩展BWP方法适用的聚类数范围,使原有局部最优的聚类数优化为全局最优。实验结果可以验证该方法具有良好性能。     

目录学大宗：姚振宗

1姚振宗生平 姚振宗（1842—1906）清末目录学家、藏书家、版本学家。字海槎。浙江山阴（今绍兴）人。姚振宗一生在目录学方面的著作很多,计有：《师石山房书录》、《汲古阁刊书目》2卷、《百宋一廛书录》1卷、     

一种基于情景相似度的多维信息推荐新方法研究

传统信息推荐方法只涉及到用户和项目(资源)这两个因素,忽略了情景因素,导致推荐效率比较低,而多维信息推荐在推荐的过程中考虑情景因素对用户行为的影响,动态捕捉用户兴趣在不同情景下的变化,从而大大地提高了信息推荐的效果,向用户提供更加个性化、智能化的推荐结果.本论文首先分析传统信息推荐的主要流程,然后提出了情景以及情景相似度这两个新的概念,构建了基于情景相似度的多维信息推荐系统模型,研制了基于情景相似度的多维信息推荐算法,并通过实验研究的方法验证了论文所提出的新算法的高效性与优越性.     

新书推荐

《上帝与皇帝之争——太平天国的宗教与政治》作者:[美]托马斯·H·赖利出版:上海人民出版社定价:35元这是西方学者的视角:在努力摧毁皇帝制度,构想一个现代宗教、文化和政治秩序上,太平天国对中国历史做出了独创的、具有重大历史意义的贡献。