融合用户数据的高校图书馆书目系统设计

融合图书馆用户数据、Web图书数据的新型高校图书馆书目系统分为数据准备和数据清洗、数据规范和数据集成、数据分析和结果呈现三个模块;用户数据源来自北京大学图书馆数据资源服务中心的用户及其行为数据和馆藏资源及其使用数据,Web数据源包括豆瓣读书数据、当当图书数据、京东图书数据以及中国知网引文数据;数据处理方法包括数据清洗、数据规范和数据集成;系统实现的三个关键技术为融合用户数据及内容的图书推荐方法、豆瓣读书笔记的摘要和关键词生成方法以及情感分析方法。该书目系统聚焦于解决书目信息单一的问题,通过集成和分析图书馆用户数据和Web图书数据,丰富书目信息的内容,为下一代图书馆书目系统的设计与实现提供了参考。

全民阅读视域下书目推荐方法的创新

随着全民阅读活动深入普及,书目推荐日益被越来越多的读者所关注。本文在分析书目推荐的内涵基础上,详细地阐述了当前各类书目推荐方法的应用现状,指出图书馆书目智能推荐系统应是书目推荐方法应用创新的方向与亮点,继续推动全民阅读视域下书目推荐方法的革新。