培养专家型儿童图书馆员:图画书阅读与书目推荐指南

文章探讨了提升儿童图书馆员专业素养的关键路径,包括图画书的广泛阅读、书目推荐的意义和方法、图画书鉴赏能力的培养及推荐书目之前的准备工作。同时提出,通过大量阅读、积累实际案例以及与出版社的沟通,图书馆员可以为读者提供更精准的服务,激发儿童的阅读兴趣,并成为儿童阅读的专业指导者,为儿童的早期阅读发展提供支持。

数智时代高校图书馆全链路、一站式图书荐购服务平台的设计与应用研究

读者荐购是国内各高校图书馆文献资源采访过程中的重要一环,但目前很多高校图书馆使用的图书荐购系统普遍存在荐购功能简单、无法一站式推荐和处理、信息反馈不及时和数据管理缺位等问题。文章以浙江大学图书馆“求是荐书”平台为例,提出了一种融合多荐购渠道、支持多类型资源推荐与使用的全链路、一站式、智能化图书荐购服务平台建设模式,以期为其他高校图书馆的图书荐购工作提供参考。

基于2K-means算法的读者兴趣分类图书自动推荐系统设计

为了能够满足读者的个人兴趣特点和应用需求,提出基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统设计思路。介绍了读者兴趣需求的图书自动推荐系统设计理论技术基础,包括数学挖掘、2K-means算法及UML语言。详细分析了基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统需求和性能需求,将读者的兴趣与图书类别完成聚类分析,并提取最终聚类所获结果匹配图书类别,建立读者兴趣分类图书自动化推荐模型。引入聚类算法、关联规则算法实现读者感兴趣图书规律的统计分析,从而整合读者的图书信息源并充分发现具有较大价值的信息,最终将与相似性需求相符的图书,采用电子邮件或网页方式,自动推荐给读者。该系统设计能够为读者提供可能感兴趣的图书摘要、馆藏类相关信息,且运行性能良好,具有良好的推广应用前景。

基于PHP&MYSQL的读者荐购系统构建研究

随着Web2.0技术的不断发展,网上图书荐购作为读者参与图书馆资源建设的重要方式得到了很大的发展,文章以读者荐购系统为研究对象,通过对广东省的部分高校读者荐购系统的调查分析,总结了现有荐购系统存在的主要问题,并提出利用PHP&MYSQL的技术构建新的荐购系统,同时对新荐购系统的框架结构,功能模块及主要特色进行了论述。

基于读者驱动采购模式的高校图书馆图书荐购系统设计

图书荐购系统是图书馆获取读者需求的重要手段之一,目前图书馆的图书荐购系统已经无法满足新一代读者的在荐购图书追踪新要求,也无法为图书馆采购决策提供可靠的参考。因此,高校图书馆有必要基于读者驱动采购模式重新设计图书荐购系统设计,在目前已有图书荐购功能的基础上,实现对读者所荐购图书文献信息的追踪,并能够对将荐购图书进行统计分析。同时改进图书馆目前图书采访工作模式、简化荐购工作的流程,从而实现提高图书文献采购的质量。

数智驱动的读者荐购服务研究*

读者荐购服务是文献采访工作的重要组成部分,是提升文献采访质量和满足读者个性化需求的重要保障。本文以数智理念作为读者荐购服务变革依托,分析了数智驱动读者荐购服务的优势,探讨了数智驱动下的读者荐购服务优化策略,确立了以用户需求为导向的资源建设服务体系,深化了人工智能与读者服务融合应用,加快了荐购服务的创新迭代,满足了读者阅读需求,提升了文献采访质量。

基于加权贝叶斯的数字图书资源个性化推荐方法研究

传统图书资源推荐方法的推荐准确率较低,难以实现精细化和个性化推荐。因此,提出基于加权贝叶斯的数字图书资源个性化推荐方法。首先,采集数字图书信息后,利用贝叶斯分类器对个性化图书实施分类处理。其次,设置情景化偏好模块,并计算情景下读者的相似度。最后,根据相似度计算结果,利用加权贝叶斯算法为读者推荐书籍。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的推荐准确度高且稳定性强。

图书分类推荐算法研究

为了解决传统的图书推荐系统存在的评分矩阵巨大、推荐结果不精准的问题,本文提出了一种图书分类下的推荐算法。首先对图书进行分类,然后生成各个图书类别下的评分矩阵,在数据计算规模减少的同时实现分类推荐。实验结果表明,与传统的推荐算法相比,本文算法的推荐图书种类更加丰富,推荐图书的总数量平均提升11%。

面向新读者和新图书的数字图书馆个性推荐冷启动问题研究

针对高校图书馆新读者、新图书因没有借阅历史记录导致的冷启动问题,借鉴电子商务推荐系统冷启动问题的一些解决办法,提出利用改进的K-medoids分别对已有读者、已有图书进行基于借还时间间隔的聚类,根据已有读者和已有图书的特征分别建立决策树分类模型。然后,通过目标新读者、新图书的特征分别匹配对应的已有读者类、已有图书类。依据所归属的类内借阅偏好情况,向目标新读者推荐其可能喜好并且在架的图书,并把目标新图书推荐给相应的读者。在高校图书馆借阅记录数据集上,提出的方法得到有效的验证。

基于鱼骨图与层次分析法的读者抱怨原因分析与对策——以西南石油大学图书馆图书荐购活动为例

读者抱怨源于读者与图书馆服务之间的矛盾,是图书馆服务过程中必须面对的问题之一。以图书荐购为切入点,针对西南石油大学图书馆纸质图书荐购活动的开展情况,基于读者抱怨数据的搜集与整理,以鱼骨图形式呈现和分析读者抱怨产生的原因,以层次分析法计算和限定各个原因所占权重,并以此提出图书荐购中应对读者抱怨的具体措施:提高荐购处理工作效率、加强读者荐购培训与引导、优化与完善图书荐购模式、提高图书荐购经费分配比例。

高校图书馆网上荐购系统与采访工作的无缝连接

分析高校图书馆文献资源建设的挑战,网上荐购系统存在的不足,提出高校图书馆网上荐购系统与采访工作的无缝连接,更好地满足读者需求。

高校图书馆一站式读者荐购服务平台的设计与研究

网上读者荐购与读者决策采购都是读者参与馆藏资源建设的有效方式,但各有优势与劣势。本文尝试对这两种模式进行创新性融合,将两者的优势结合起来,构建一站式读者荐购服务平台,通过出版社、书商、图书馆、读者四方的双向互动与协同合作,形成一种全新的开放式的文献采访模式。

一种高校读者借阅偏好的个性化图书推荐

现有个性化图书推荐没有考虑受纸质图书的复本,构建读者及纸质图书属性矩阵、读者借阅偏好矩阵,定义基于页数的借阅时间、新书、图书类别的借阅权重。建立读者借阅偏好矩阵和读者属性矩阵的关联、读者借阅偏好矩阵和纸质图书属性矩阵的关联。根据教育部对高校大学生专业课程设置的特点、读者借阅记录的统计,在图书馆书库存在复本的情况下区分专业、非专业纸质图书推荐。在真实的借阅记录数据集上,实验验证提出方法的有效性。

基于多特征的个性化图书推荐算法

现有推荐算法计算读者之间或图书之间的相似性不准确、推荐精确度不高。为此,提出一种基于多特征的个性化图书推荐算法。根据中图分类法及图书的特征向量计算图书的相似性,依据读者的特征向量及借阅记录计算读者的相似性。在此基础上产生2种预测结果并对其进行加权,产生最终推荐。实验结果表明,该算法具有较高的图书推荐精确度。

基于书商合作模式的读者荐购工作探索——以西南财经大学图书馆博雅新书荐购平台为例

基于书商合作模式的读者荐购工作是对原有业务流程的重组和再造,创新性地将流通环节从荐购工作的最后一步提前到第一步,实现了文献资源的"预流通",极大地简化了读者荐购工作的步骤,提升了工作效率及读者满意度。文章介绍了这一新模式在西南财经大学图书馆的实践,总结了其成功的经验与存在的不足,并展望了未来读者荐购工作的发展方向。

从读者荐购到读者采选——高校图书馆纸质文献零等待阅读模式研究

基于公共图书馆“你选书,我付款”运行情况,提出读者采选图书阅读模式概念,分析探讨了其优势,对部分高校图书馆的案例研究显示,高校图书馆读者采选图书模式已初见端倪,其中大多为优化了的读者荐购。为此,对读者采选图书阅读模式在高校图书馆的应用给出了建议。

高校读者微博荐购图书的应用探析

图书荐购已经成为高校读者参与图书馆文献资源建设的主要形式,是读者享受图书馆个性化服务的重要内容。利用微博平台荐购图书是近年出现的一种新的读者荐购形式,具有无可比拟的优势,主要体现在四方面:荐购的便利性、形式的多样性、信息的开放性、裂变的传播优势。目前,微博荐购图书还处于起步阶段,也存在一些不足,需要通过加强宣传、引入激励机制、健全快速的信息反馈机制、设立采编部微博等策略来完善微博荐购图书工作。

基于数据挖掘和读者行为分析的图书馆荐书系统的研究与设计

图书馆网上荐书是为了挖掘和了解读者的兴趣、爱好,发现读者潜在的兴趣和信息需求,更好地为读者服务,提高馆藏的利用率。在对推荐算法、数据挖掘技术与PDA模式分析的基础上,结合目前高校的实际情况,探讨数据挖掘技术和PDA模式在数字图书馆荐书系统中的应用,并给出利用数据挖掘技术、PDA模式、混合推荐算法在高校图书馆荐书系统的实现方法。

“互联网+”环境下读者参与选书模式微探——以长沙市图书馆为例

文章对长沙市图书馆近年来举办的线下"你的BOOK我买单"活动、线上"惠"读书活动以及其他读者参与选书活动进行了探讨,总结其利弊,并对如何提高读者参与选书质量提出了几点建议。

条形码阅读器在现场采购图书中的应用

利用条形码阅读器作为图书现场采购查询系统的输入设备,应了解图书条形码与ISBN的关系,要注意条形码阅读器的正确接入和合理设置,以提高图书查重效率。