基于用户画像的阅读推荐研究

文章以中国医科大学2020年入学的本科生为样本对象,运用RFM模型提取特征变量,结合Kmeans算法将其划分为三类,构建了借阅观望型、理性阅读型、重要发展型三种类型的用户画像,并依据不同类型的用户画像提出了相应的服务对策,以期满足不同类型用户的需求,提升图书馆服务水平。

智慧图书馆中基于人工智能的个性化阅读推荐系统设计实施策略

文章探讨了智慧图书馆中基于人工智能个性化阅读推荐系统的设计和实施策略。介绍了智慧图书馆和个性化阅读推荐的概念,强调个性化推荐在提高用户满意度和信息检索效率方面的重要性。随后讨论人了工智能在图书馆中的应用,包括信息检索、文本分析和用户行为分析,并详细阐述了个性化阅读推荐系统的设计,包括系统架构、数据处理和推荐算法的选择。在实施策略和流程部分,探讨了用户注册、推荐系统实施流程以及数据保护和隐私考虑,并强调了成功实施个性化阅读推荐系统的重要性。

出版学与学科建设阅读推荐·2023

为促进出版学科建设、增进交流,《出版科学》在全国高校和出版机构遴选代表性阅读人,连续五年先后推出《阅读中的青年学者:2019年编辑出版学阅读书单》(2020年第1期)、《阅读者的力量:2020年编辑出版学青年学者阅读书单》(2021年第1期)、《出版学青年学者阅读推荐·2021》(2022年第1期)、《出版学与学科建设阅读推荐·2022》(2023年第1期)、《出版学与学科建设阅读推荐·2023》(2024年第1期)。该活动前后100余人次参加,阅读人以高校学科建设中坚力量、青年学者、出版机构骨干人才为核心,共推荐百余本出版学及跨出版学科相关领域国内外前沿及经典国内外学术著作,不仅成为本刊每年最受关注的学术交流活动之一,且系近年各高校出版专业教师推荐学生阅读的参考书单,较好地丰富和拓展了出版学科广大师生的阅读视野,增进了学科交流。本次阅读推荐仍集中于出版学与学科建设主题,来自18所高校的中青年学者、出版机构代表共推荐22本论著(含本刊微信公众号推送),推荐的焦点集中于出版理论及其进路、出版事业、出版产业转型、国内外出版家、中国出版的历史贡献等主题,缤纷炽热,以飨读者!

融合情景感知的智慧图书馆阅读推荐服务研究

探索融合情景感知的智慧图书馆阅读推荐服务,不仅能够解决图书馆用户流失问题、提升图书馆阅读推广服务质量和成效,还可以进一步优化图书馆阅读资源推荐模式、促进资源的综合利用和共享传播。文章在阐述智慧图书馆内涵、特征和情景感知服务研究现状的基础上,分析融合情景感知的智慧图书馆阅读推荐服务优势,构建了融合情景感知的智慧图书馆阅读推荐服务体系,从增强用户信息安全、提高资源质量和效用、完善服务反馈与评价以及加强馆员胜任能力建设4个方面提出了服务的保障措施。

基于关联规则数据挖掘技术的图书阅读推荐系统

图书馆网站的推荐系统是帮助用户找到合适图书的重要工具。随着互联网技术的迅猛发展和图书数量的增加,通过图书馆搜索系统寻找图书变得耗时且困难。文章提出了一种专注于大学图书馆的图书阅读推荐系统,旨在满足用户在相同专业和学科领域的兴趣。结果表明,文章所开发的挖掘技术适用于在图书馆中实施推荐图书工具,其准确性值较其他技术更高。

四问统编初中语文教材名著自主阅读推荐

自主阅读推荐是统编初中语文教材各名著导读板块的组成部分。名著自主阅读推荐目的何在?由谁推荐?推荐什么著作?又以怎样的形式呈现?借助这四个问题,分析教材名著自主阅读推荐编写的意图和特点,评价其优点与不足,提出改进建议,以利于编写思路的调整、编写品质的提升和名著自主阅读的落实。

阅读推荐

全书以食物为核心写作对象来讲述历史事件,是一个比较新奇的角度,兼具趣味性和可读性。文中所举出的都是日常生活中常见的、人们习以为常的食物,而这些食物及其背后的故事却极大地推动了历史进程。本书各章节围绕具体的某一种食物,阐述它们与七年战争、法国大革命、意大利独立战争、英美战争、第二次世界大战、美国独立战争、十字军东征、工业革命等历史事件,与美第奇家族、维京海盗、法国王室、日本幕府、中国朝廷之间发生过不为人知的故事。

基于快数据处理技术的数字阅读推荐模式研究

快数据处理是大数据处理的重要技术和发展方向之一,充分体现了大数据大和快的特点。基于快数据处理技术的数字阅读推荐模式能够充分利用大数据的优势,并为进一步提高读者的数字阅读体验服务。

基于情景感知的智慧图书馆阅读推荐服务模型构建与优化策略

将情景感知融入智慧图书馆阅读推荐服务,通过思路与架构分析,从人机交互、情景适应、情报认知、自主调节四方面构建智慧图书馆阅读推荐服务模型。整个体系由用户情景、资源情景、服务情景、社交情景、移动情景、技术情景组成。利用用户画像对用户情景进行描述,提升用户对阅读推荐信息的接受度;通过资源重组对资源情景进行分析,保障服务基础;通过定义服务对服务情景进行划分,把握阅读推荐服务绩效;通过社交媒体对社交情景进行分析引导,改变用户阅读习惯;通过智能设备对移动情景进行综合运用,完善用户与阅读推荐服务的交互;通过技术感知对技术情景进行兼容,提高对用户阅读行为的感知。最终实现图书馆阅读推荐服务向智慧服务转型。

基于数据驱动的智慧图书馆阅读推荐服务模式研究

探索基于数据驱动的智慧图书馆阅读推荐服务,可以解决图书馆用户流失的问题,加快图书馆阅读推广服务创新步伐,优化图书馆阅读资源数据推荐模式。通过用户行为感知、阅读资源数据、阅读知识组织、阅读推荐服务四大功能模块,可以构建起阅读推荐服务模型。基于数据驱动,可以从技术服务的数据流、内容服务的知识发现、读者服务的可视化三个方面,创新智慧图书馆阅读推荐服务模式。

基于微博平台的高校图书馆阅读推荐调查分析

对113所"211工程"高校图书馆的新浪微博阅读推荐服务进行调查分析,结果显示缺乏个性化、多元化和有温度的微博阅读推荐。在此基础上,提出深化高校图书馆微博阅读推荐服务的"6结合"建议:经典推荐与时尚推荐相结合,图书馆推荐与读者推荐相结合,新书推荐与旧书推荐相结合,一般推荐与专题推荐相结合,纸质书推荐与电子书推荐相结合,人文推荐与专业推荐相结合。

大数据时代下的推荐书目与经典阅读推荐

21世纪,在信息洪流的推动之下,我国的推荐书目和经典阅读推荐进入了大数据时代。在大数据时代特有的大量、高速、多样、价值差异化信息环境之下,有些人开始质疑推荐书目的价值和可行性,而更多的学者则坚信在大数据时代下人们将会更加需要推荐书目。文章就大数据时代下推荐书目与经典阅读推荐的争议、特点与发展展开讨论,并重点分析了当代公共图书馆经典阅读推荐的发展与变化。

基于移动轨迹融合的旅游阅读推荐服务

移动轨迹中蕴含着游客个体属性、旅游偏好、消费习惯、活动经历等重要信息,为旅游阅读的深层需求挖掘工作与场景化推荐服务提供了基础数据。基于移动轨迹数据与游客画像等信息,构建了融合式的移动轨迹节点模型及推荐应用,实现了旅游场景与游客阅读需求的画像描绘与形式化表述。结合游客移动轨迹与旅游阅读资源,设计了游客移动轨迹融合与旅游阅读资源推荐两个关键子算法。仿真实验结果证明:基于移动轨迹融合的旅游阅读推荐模型充分应用了移动轨迹中包含的游客阅读需求与旅游场景信息,能够较好地为游客提供推荐阅读服务,具有较高的读者推荐覆盖度、精确度以及性价比。

高校图书馆阅读推荐服务模式的探索

随着高校图书馆服务对象与文献获取方式的变化,阅读推荐的服务模式也应与时俱进。阐述了开展阅读推荐工作的必要性,通过对目前高校图书馆阅读推荐服务中存在问题的分析,提出了进一步开展阅读推荐服务的建议,包括电子图书资源的广泛利用、阅读推荐服务的私人定制、阅读推荐服务的专业化实施,力图使新书推荐服务照顾到每个人,真正实现图书馆的服务功能。

信息觅食视域下图书馆智慧阅读推荐服务质量影响因素及提升策略

从信息觅食理论的斑块模型、菜单模型、群体信息觅食模型3个应用模型入手,分别与图书馆智慧阅读推荐服务的信息收集、数据处理、情报分析3个主要工作环节对应,通过解读信息觅食理论应用模型,分析了图书馆智慧阅读推荐服务过程中的行为选择机制、搜索行为特征、干扰影响因素,提出了提升智慧阅读推荐服务信息收益率、建立数据信息价值评价指标体系、减少智慧阅读推荐服务群体决策的干扰因素等提升图书馆智慧阅读推荐服务质量的策略。

数据驱动视角下智慧图书馆阅读推荐服务运行机理研究

基于数据驱动明确智慧图书馆阅读推荐服务的实际运行状态,探讨适合大数据环境中智慧图书馆阅读推荐服务的创新途径,打造具有自我成长性的智慧图书馆阅读推荐服务生态系统。在数据驱动视角下,智慧图书馆阅读推荐服务运行原则具有生态性,运转规律符合生命周期,作用效果为正向性。基于数据驱动,可以从生态性角度利用数据驱动相关技术创新阅读推荐数据结构模型,从生命周期角度利用知识发现创新阅读推荐内容服务方向,从作用效果角度利用可视化创新阅读推荐用户服务方式。

精英推荐到平民推荐:阅读推荐机制的演变研究

对阅读的关注,不仅关注阅读内容,更需要关注阅读内容的来源——即阅读推荐机制。传统的阅读推荐机制主要表现出精英式的自上而下的特点,阅读内容和阅读行为阶层化特征非常明显;自媒体时代,随着信息发布者发生了由精英转向精英和平民共存的转变,阅读推荐机制也由精英化转为平民化,推荐途径也由自上而下变为各阶层交叉的网状格局,推荐内容也呈现出精英内容和平民内容并存的局面。这种改变,既是技术发展带来的结果,也是人趋利避害的一种选择。阅读推荐机制的改变为阅读去阶层化和社会融合创造了条件。

虚拟大学生读者模型及其阅读推荐算法研究

[目的/意义]大学生阅读推荐应用中的需求特征模型与更新驱动模式落后,需要解决图书馆资源利用率低、推荐精度差等问题。[方法/过程]针对上述问题,提出了虚拟大学生读者模型及其阅读推荐算法,该模型采用了基于仿生进化的需求更新机制,以精细刻画大学生读者的资源需求特征;配套的阅读推荐算法采用了"读者—资源"双向协作方法生成资源推荐列表。[结果/结论]实验结果表明,该模型及算法能够提高大学生读者需求的辨识度,具有较高的资源利用率、推荐精度与需求覆盖度。

基于用户社交数据的图书馆多样性阅读推荐方法

为了提高图书馆阅读服务的针对性,改善传统图书馆阅读推荐服务存在的问题,提出了一种基于用户社交数据的图书馆多样性阅读推荐方法。通过分析图书馆多样性阅读推荐服务现状与用户阅读需求,了解目前图书馆多样性阅读推荐方法存在的问题,针对问题设计一套新的推荐方法。首先引入用户社交数据,进行读者阅读需求的定位分析,计算用户社交兴趣值,根据计算结果推荐多样性主题阅读内容。经实验证明,设计方法推荐结果类别覆盖率高于传统方法,适用于图书馆多样性阅读推荐。

智慧环境下公共图书馆阅读推荐服务优化策略研究

以大数据技术深度应用为代表的内驱动力和以读者精细化、多元化需求为代表的外驱动力正在同步推动信息传播方式的革新,加速公共图书馆阅读推广创新进程,优化馆藏资源推荐模式。开放数据环境下,读者既是资源的使用者,也是资源的分享者、传播者和创造者,重视对读者行为和需求数据的收集与分析有利于动态跟踪读者阅读偏好,通过预测其潜在需求提供精准的推送服务,提升读者使用黏性。文章阐述了大数据时代图书馆阅读推荐服务的数据特征,分析了智慧环境下公共图书馆阅读推荐服务创新途径,并就如何优化阅读推荐服务提出了若干策略。