基于数据挖掘技术的智慧图书馆个性化推荐服务分析

数据挖掘可以从数据库中获得海量数据所隐含的潜在价值信息,是当前人工智能和数据库领域研究的热点。将数据挖掘技术与智慧图书馆建设有机结合,通过对用户偏好、借阅行为和访问日志等因素展开综合分析,为用户目标需求提供更具针对性和适用性的知识资源服务,有效提高读者的满意度及图书资源信息的服务效率。比较分析了图书馆数据挖掘方法、个性化推荐服务方案设计及实施效果,对未来智慧图书馆建设及提供高质量的个性化服务提出建议。

大数据环境下电子商务个性化推荐服务发展动向探析

在以博客、社交网络、云计算、物联网等信息发布方式和技术为载体的大数据时代,数据具有异构复杂、增长剧烈的特征,用户对信息的个性化、知识化、专业化、智能化的需求,给商务网站个性化推荐服务带来极大挑战。从梳理大数据和个性化推荐服务内涵入手,本文分析了大数据背景下商务网站个性化推荐服务所呈现的新特征和面临的挑战,从精准深度挖掘、数据关联、个性化决策、知识化平台等视角,探讨了大数据背景下商务网站个性化推荐服务的发展方向。

数字图书馆个性化推荐服务系统优化研究

分析实现数字图书馆个性化推荐服务系统性能优化的必要性,引入相关技术进行性能优化,并详细论述了静态优化技术、缓存优化技术、索引优化技术的内容和特点,以期最终实现数字图书馆个性化推荐服务系统的优化。

大数据背景下电子商务个性化推荐服务下的用户隐私保护

随着云计算、三网融合等互联网技术的日趋发展,越来越多电子商务企业运用大数据技术对用户的行为偏好和行为轨迹进行监测和分析,通过数据来预测用户的爱好、消费习惯等,从而为用户提供个性化推荐服务。这在为用户提供了更好的购物体验及更方便的购物过程的同时,也对用户的个人隐私保护造成了一定程度的威胁。文章分析了大数据背景下电子商务个性化推荐服务及个人隐私保护存在的挑战,并提出了解决的建议。

高校图书馆个性化推荐服务评价标准研究

高校图书馆作为学校的图书信息资源中心,直接服务于学习、教学以及科研,其服务程度水平直接影响着图书馆的发展。本文主要对个性化推荐服务的评价标准进行研究,对图书馆个性化推荐服务进行评价进而可以淘汰一些不符合标准的推荐服务,为研究出更有效的图书馆推荐服务提供指标依据,为图书馆能提供更完善的服务提供支撑。

地方本科院校图书馆个性化推荐服务分析

个性化推荐服务已广泛应用于新闻、教育、医疗、图书推荐等各个领域,许多知名高校陆续实现了图书馆的个性化推荐服务,但地方本科院校由于建校时间短、图书馆数字化建设还不完善,个性化推荐技术的应用还比较少。本文在分析高校图书馆个性化服务的发展现状基础上,对比分析了主流的个性化推荐算法,指出了地方本科院校个性化推荐服务中存在的问题,并探讨了其实现个性化推荐服务的对策。

网络环境下情景感知的图书馆电子资源个性化推荐服务研究

网络环境下,图书馆加强电子资源建设是时代发展对图书馆的必然要求,研究图书馆电子资源个性化推荐服务具有十分重要的意义。本文对图书馆电子资源及其个性化推荐服务需求进行了介绍,分析了网络环境下情景感知的图书馆电子资源个性化推荐服务。

基于聚类优化的数字图书馆协同过滤个性化推荐服务研究

随着近年来计算机技术快速发展,数字图书馆有必要基于聚类优化对多种文献数据资源协同过滤,面向用户提供个性化推荐服务,以提高服务效率。文章在介绍聚类优化概念及含义的基础上,分析了数字图书馆协同过滤个性化推荐服务的优势,包括优化图书馆数字信息服务机制、为用户提供优质文献资源、提高数字资源利用率等。探究了协同过滤个性化推荐服务模式,包括个性化定制服务、个性化推送服务、数据挖掘与决策服务。最后归纳出数字图书馆协同过滤个性化推荐服务构建策略,即利用智能搜索技术、精确搜索资源,应用数据挖掘技术、挖掘数字信息价值,优化聚类算法、制定精准服务方案,完善系统平台、构建资源过滤服务机制。

基于E-learning的在线学习平台个性化推荐服务关键技术研究

E-learning在线学习平台个性化推荐服务关键技术受到广泛的重视,传统的工作已经不能满足当前的时代发展需求,应结合相关在线学习平台的个性化推荐服务特点,正确采用关键技术,设计相关的服务平台,全面提升个性化推荐服务的应用效果,打破传统工作的局限性,为其后续发展夯实基础。

基于复杂网络的图书馆个性化推荐服务

文章用复杂网络的理论对图书馆的流通记录进行分析。首先利用复杂网络的理论建立借阅记录的网络模型,然后对建立好的网络进行社团结构划分,再利用基于模糊评判的余弦相似度准则计算社团成员的兴趣相关度。最后根据计算出来的结果将信息推荐给读者,实现个性化推荐服务。将复杂网络相关理论应用到图书情报领域,是复杂网络理论的延伸与发展,也丰富了图书情报学研究内容。

基于云‒端融合的个性化推荐服务系统

主流个性化推荐服务系统通常利用部署在云端的模型进行推荐,因此需要将用户交互行为等隐私数据上传到云端,这会造成隐私泄露的隐患。为了保护用户隐私,可以在客户端处理用户敏感数据,然而,客户端存在通信瓶颈和计算资源瓶颈。针对上述挑战,设计了一个基于云‒端融合的个性化推荐服务系统。该系统将传统的云端推荐模型拆分成用户表征模型和排序模型,在云端预训练用户表征模型后,将其部署到客户端,排序模型则部署到云端;同时,采用小规模的循环神经网络(RNN)抽取用户交互日志中的时序信息来训练用户表征,并通过Lasso算法对用户表征进行压缩,从而在降低云端和客户端之间的通信量以及客户端的计算开销的同时防止推荐准确率的下跌。基于RecSys Challenge 2015数据集进行了实验,结果表明,所设计系统的推荐准确率和GRU4REC模型相当,而压缩后的用户表征体积仅为压缩前的34.8%,计算开销较低。

高校图书馆资源数字化及个性化推荐服务探讨

分析不同类型数字图书馆的功能,阐述了普通高校图书馆资源数字化拟定位在构建"独立建设型"为宜的观点,探讨了图书馆实现资源数字化的要素及个性化推荐的服务模式。

小数据思维驱动下图书馆学术资源的个性化推荐服务探讨

小数据是大数据的补充和延伸,在聚合、分类、数据集建立过程中倾向于社会个体行为偏好数据的感知、搜集与分析,运算处理结果具有极强的针对性。小数据思维驱动下图书馆学术资源个性化推荐服务具有对用户行为偏好数据的分析程度加深、根据用户个性化需求精准推荐学术资源、提供更加精细化的服务模式的优势。优质的支持性政策、健全的学术资源体系和个性化学科服务团队是个性化推荐服务的构建要素。其建构路径为提高学术资源整合效率,建立面向用户的个性化推荐服务系统;优化个性化推荐服务内容,制定数据、知识个性化推荐标准;建立个性化推荐服务体系,实现个性化、精准化的推荐服务;重视用户的数据安全。

高校智慧图书馆个性化推荐服务系统设计

本文分析了高校智慧图书馆系统功能需求,并从多个方面探讨了个性化推荐服务系统设计。在实际进行个性化推荐服务系统设计的过程中,需要从技术结构、物理架构以及功能模块等多个部分进行系统的设计和研究,进一步满足读者的个性服务需求。相信随着图书馆个性化推荐服务系统的建设,我国高校智慧图书馆将会朝着更好的方向发展。

智慧图书馆个性化推荐服务体系及模式的分析

本文研究了智慧图书馆个性化推荐服务体系的构建,分析了智慧图书馆个性化推荐服务模式,以期提高智慧图书馆服务水平。

个性化算法推荐服务用户采纳意愿影响因素:元分析研究

数智时代,个性化算法推荐服务迅速发展。关于个性化算法推荐服务用户采纳意愿影响因素的实证研究结论存在不一致的现象,为明确关键影响因素,对该主题实证研究成果进行梳理与再分析,为后续相关研究提供借鉴。本文运用元分析方法,从国内外聚焦个性化算法推荐服务用户采纳意愿的51篇实证研究成果中识别出14个关键影响因素,其中信任、态度、感知愉悦性、交互质量、推荐信息质量等因素对用户采纳意愿作用程度较强。研究时间、社会环境和应用平台类型会对相关变量与个性化算法推荐服务用户采纳意愿之间的关系产生调节作用。

公共图书馆个性化文献资源推荐服务的技术应用与实现

在智慧图书馆和智慧服务背景下,个性化文献资源推荐服务的必要性显而易见。当前,公共图书馆个性化文献资源推荐服务的技术手段主要有基于内容过滤的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐,在实践应用上也有图书馆进行了有益的尝试,但仍然面临着数据难以有效整合、难以满足所有读者的需求、读者隐私保护等挑战,需要借鉴字节跳动等推荐系统的技术经验,进行数据采集与处理,做好读者数据的挖掘、绘制读者画像,选择和优化推荐算法,搭建个性化文献资源推荐服务平台,提供读者反馈机制和做好读者隐私的保护。

我国B2C电子商务个性化商品推荐服务实证研究

优质的个性化推荐系统带来了巨大的经济价值和社会价值的同时,也能提高B2C电子商务在当今激烈的市场竞争环境下的存活能力。在简要介绍电子商务个性化推荐系统模型的基础上,详细分析比较了亚马逊、当当网、天猫三家B2C电子商务个性化商品推荐服务,最后对B2C电子商务推荐系统的进一步发展方向进行了展望。

基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务

为了解决WWW上的“信息过载”和“资源迷向”问题,该文提出了基于关联规则挖掘的个性化智能推荐服务。个性化智能推荐服务系统包括两个主要部分:离线部分和在线部分,在离线方式下,执行对WEB服务器的访问log文件的分析挖掘,获取用户事务模式,再采用支持度过滤方法获取频繁的用户事务模式,然后,生成聚集树。在在线方式下,针对当前滑窗的用户访问操作路径,采用基于聚集树的关联规则挖掘,获取匹配当前滑窗的用户访问操作路径的关联规则集,生成推荐的候选集。实现在线个性化智能推荐服务。试验结果显示,该文提出的方法是有效的和可行的。

企业知识发现中的个性化Web推荐服务研究

本文主要论述企业知识发现中基于个性化服务的We b推荐构成,提出了基于个性化技术构建用户兴趣模型的算法.文章根据用户有无介入兴趣模型构建的学习过程区分n元预测模型、用户兴趣关联规则库及利用用户兴趣词典进行W eb页面请求预测的算法.最后介绍了Agent 技术在企业个性化Web推荐系统中的应用.