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。

公共图书馆智慧化阅读推荐系统构建研究

图书馆阅读推广存在读者需求多样化和无差别推荐之间的矛盾,公共图书馆应当立足读者的个人喜好和动态需求,开展智慧化阅读推荐,从而提高阅读推广效果。基于此,文章探究了公共图书馆智慧化阅读推荐系统,首先,采用结构方程模型界定公共图书馆智慧化阅读推荐关键要素,其次,基于关键要素构建公共图书馆智慧化阅读推荐系统。

基于RSS技术的移动图书馆阅读推荐系统设计研究

为满足用户随时随地都能便捷灵活的掌握图书馆最新资源,并及时获取新书阅读推荐服务,图书馆相关部门需要努力探寻新技术和新方法。而移动图书馆作为一种新型的数字图书馆电子信息服务系统,是对高普及化移动新媒体的延伸,是补充和拓宽图书馆服务手段及项目的有效途径,同时RSS技术的出现为移动图书馆个性化信息服务提供了强有力的支持。本文将基于RSS技术来构建移动图书馆,并提出移动图书馆阅读推荐系统设计的方案,希望能够借助各种移动设备来实现移动图书馆阅读推荐数据的功能。

基于移动场景的复合推荐系统设计

本文将移动场景引入高校图书馆阅读推荐服务,在设计了适合移动场景阅读推荐的资源提供单元、阅读推荐单元、用户体验单元和推荐算法单元等四个系统单元的基础上,探讨了用户行为数据、用户场景数据和复合数据推荐的三个系统功能,最后,将移动场景的引入感知、社会网络关系、情感体验以及引入认知等四要素融入阅读推荐系统中并重新构建了阅读推荐服务的资源提供层和阅读推荐层,使用户受到场景的积极引导,实现沉浸式阅读,从而提升阅读频率,提高阅读意愿、实现阅读推荐目标,以期解决新书推荐和数据库使用的困境。