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浅析图书馆智能推荐系统数据挖掘技术 被引量:1

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摘要 随着社会的发展和科技的进步,应用在图书馆领域的先进技术也与日俱增,图书馆能够为用户提供的服务越来越受到业内人士的关注。通过研究笔者发现,传统的数字图书馆一般无法给顾客提供个性化的准确图书推荐服务,因此本文中笔者提出了一种图书馆智能推荐系统,通过数据挖掘技术来实现智能推荐功能,分析数据挖掘技术中关联的适用原因和规则,并介绍设计框架和结构,最后得出结论,以期能够为业内的研究和应用者提供参考和借鉴。
作者 成果
机构地区 大连理工大学
出处 《计算机光盘软件与应用》 2013年第21期27-27,29,共2页 Computer CD Software and Application
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参考文献3

二级参考文献35

  • 1..www. google. com.,.
  • 2..www.almaden.ibm.com/cs/k53/clever.html,.
  • 3..www.research.digital.com/SRC/WebArcheology,.
  • 4[1]Carter, C.L., Hamilton, H.J. Efficient attribute-oriented algorithms for knowledge discovery from large databases. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering, 1998,10(2):193~208.
  • 5[2]Kukich, K. Techniques for automatically correcting words in text. ACM Computing Surveys, 1992,24(4):377~439.
  • 6[3]Tian, Zeng-ping, Lu, Hong-jun, Ji, Wen-yun, et al. An n-gram-based pproach for detecting approximately duplicate database records. International Journal on Igital Library, 2001,5(3):325~331.
  • 7[4]Agrawal, R., Srikant, R. Fast algorithms for mining association rules in large databases. In: Proceedings of the VLDB. 1994. 487~499.
  • 8[5]Yu, Fang, Jin, Wen. An effective approach to mining exeption class association rules. In: Proceedings of the Web-Age Information Management 2000. 2000. 145~150.
  • 9[6]Agrawal, R., Srikant, R. Mining sequential patterns. In: Proceedings of the ICDE. 1995. 3~14.
  • 10[7]Agrawal, R., Ghosh, S., Imielinski, T., et al. An interval classifier for database mining applications. In: Proceedings of the VLDB. 1992. 560~573.

共引文献74

同被引文献12

引证文献1

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