基于用户画像的图书推荐算法实证研究

个性化推荐算法能够帮助读者从图书馆海量馆藏中发现所需图书,有助于提高馆藏利用率和读者服务效率。文章以高校图书馆图书数据、读者数据和借阅数据为数据源,从中抽取关键词构建图书画像和读者画像;利用向量空间模型计算图书与读者之间的相似度,向读者推荐与其相似度排名靠前的图书;并进行推荐算法效果实证分析,揭示著录数据、读者类型、推荐窗口等变量对推荐准确率的影响。

高校“人工智能+图书馆”智慧服务体系的创建

随着计算机技术的飞速发展,人工智能在各个领域的应用越来越广泛。高校图书馆作为学术研究与知识传播的重要场所,如何利用人工智能技术提升服务质量,构建智慧服务体系,成为当前亟待解决的问题。首先分析了高校图书馆智慧服务体系建设的必要性,然后探讨了人工智能技术在高校图书馆中的应用现状,最后提出了构建高校“人工智能+图书馆”智慧服务体系的具体策略,以期为我国高校图书馆的智慧化转型提供参考。

基于大数据的高校图书馆个性化推荐研究

近年来大数据及云计算技术、物联网技术、人工智能算法的迅猛发展,为高校图书馆智能化图书资源、数据库表分类管理提供支持,各地区图书馆依托B/S(Browser/Server)浏览器/服务器、SOA(Service Oriented Architecture)主从服务架构、SQL Server数据库、后台服务器等软硬件,建构起涵盖书目检索、图书借阅、阅读推荐、图书或文献下载等的智慧图书服务系统。基于此,引入Hadoop分布式软件框架、HDFS文件系统、MapReduce编程模型、Hbase数据库、Hive数据仓库等软硬件,建构起高校图书馆资源调度与管理的智能化服务系统,根据不同读者用户的图书阅读自画像,运用K-Means无监督聚类算法、Apriori关联规则挖掘技术等大数据技术,对馆内海量化热门图书、个性化图书作出爬取与挖掘分析,完成智能化图书资源检索、个性图书推荐,提升高校图书馆智能化服务与管理质量。

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SIPS模型的读者参与图书馆文献资源建设策略优化研究

为优化图书馆荐购服务,提升图书馆服务质量,满足读者多元化需求,实现图书馆的高质量发展,分析读者参与图书馆资源建设的现状与问题,利用在图书馆领域已有实践应用的用户消费模型SIPS模型为研究工具,提出了激发读者共鸣、确认荐购品质、推动读者参与、读者口碑分享的读者参与图书馆文献资源建设的优化策略。

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。

高校图书馆读者荐购影响因素研究——以常德市2所高校图书馆为例

系统分析高校图书馆读者荐购的影响因素及其作用机制,对高校图书馆搭建全周期荐购体系和优化荐购服务具有重要指导意义,也能够使高校图书馆更有效地满足读者对资源的需求。以常德市2所高校的图书馆部分馆员及到馆读者为调研对象,通过访谈法获取读者荐购影响因素的细项指标,为设计问卷提供依据;采用问卷调查法提取影响因素高频词汇,并给予主题归类;运用文本挖掘工具、战略坐标图工具描述各影响因素的重要性与紧密性。研究结果显示:影响因素的重要性排序为荐购周期、采购原则、荐购问题、荐购政策、荐购方式、荐购动机;影响因素的内部紧密性排序为荐购政策、采购原则、荐购方式、荐购问题、荐购周期、荐购动机;影响因素的归因可分为图书馆、读者两侧。

基于AI Agent的高校图书推荐架构研究

随着人工智能技术的飞速发展,大语言模型和AI Agent在教育领域的应用逐渐深入。然而,高校的图书推荐系统局限于传统的以“书名”为核心的推荐算法,极大限制了优质图书资源的有效利用。研究旨在设计并实现一个基于AI Agent的图书推荐架构,为高校图书馆提供一个以知识点为颗粒度的图书信息检索和推荐方案,帮助提高图书馆书籍的检索准确性和推荐有效性。

公共图书馆移动荐读App系统设计

移动网络技术的迅速普及,移动阅读习惯的逐步形成,为全民阅读服务模式的变革提供了新的契机。为了解决当前图书馆App跨平台检索与可阅读资源不足的问题,文章提出了一种服务于全民阅读的图书馆移动荐读App系统的设计方案,该方案以“让图书无处不在,让阅读无人不能”为建设目标,从App系统版面设计、资源建设、技术实现等多方面进行详细阐述。App系统的设计解决了移动网络下全民阅读推广的技术局限,为国家全民阅读战略的实施提供了一套较为可行的技术参考路径。

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。

高校图书馆读者荐购服务满意度研究

为明确高校图书馆读者荐购服务满意度影响因素及其作用机制,文章依据读者满意度理论,构建高校图书馆读者荐购服务满意度评价模型,并通过读者荐购服务满意度量表问卷采集原始数据,对模型进行实证检验。研究表明:读者荐购服务的荐购流程体验、馆员服务质量体验、图书馆资源与服务体验、荐购系统操作体验均对读者满意度具有显著正向影响,但4项指标的得分均值较低,表明读者荐购服务满意度有待提高,基于此,提出高校图书馆读者荐购服务优化策略。

改进Apriori算法的高校图书馆图书智能推荐系统

为了提高高校图书馆图书推荐的准确性,设计了基于改进Apriori算法的高校图书馆图书智能推荐系统。首先描述高校图书馆图书智能推荐系统的基本架构,并通收集高校图书智能推荐系统中的借阅者和图书相关信息,然后引入Apriori算法对借阅者和图书之间的关联进行分析和挖掘,建立两者之间的关联规则,并针对Apriori算法的不足进行相应的改进,最后根据建立的关联规则进行借阅者的个性化图书信息推荐,采用具体仿真实验分析了与其它高校图书馆图书智能推荐系统的性能。结果表明,改进Apriori算法的高校图书馆图书推荐精度超过95%,推荐时间控制在有效范围内,提高了高校图书馆图书智能推荐效率,获得了比较其它高校图书馆图书智能推荐系统更加理想的结果。

微视频荐书活动在高校图书馆的应用和发展探析

在短视频时代,高校图书馆阅读推广服务应该顺应发展潮流,加快转型。高校图书馆可以以微视频荐书活动为契机,进行阅读服务的创新。微视频荐书活动可以帮助大学生获得最有价值的书目信息,让他们享受到文化获得感和幸福感。荐书微视频受到推荐者知识水平、荐书的讲解方式、视频拍摄方式的综合因素影响。微视频荐书活动在未来发展中,要广泛吸纳各类型的推荐人主体、增加多元的图书内容类型、采用新颖的拍摄要素。

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。

高校图书馆个性化图书推荐系统设计

图书馆为高校师生提供了自主学习和发展的场所,可以说是高校的第二课堂。在高校图书馆发展建设过程中引入信息化技术,构建个性化图书推荐系统,可以更好地满足读者多元化需求,优化高校图书馆服务质量。文章将围绕高校图书馆个性化图书推荐系统设计问题展开分析和论述,希望可以更好地优化高校教育教学质量,满足高校师生的多元化发展需求。

高校图书馆荐购服务现状调查与提升优化——以南京“双一流”高校图书馆为例

荐购服务是图书馆满足用户个性化需求、补充馆藏的重要方式,为提升图书馆荐购服务的效率,加强读者对图书馆及图书的利用率、阅读率,文章以南京部分“双一流”高校图书馆为调查对象,对图书馆网站中的荐购服务做进一步分析,包括荐购栏目类型、荐购资源类型、荐购服务方式、所属服务类型及读者荐购数据。研究发现,当前高校图书馆荐购服务仍存在问题,需要进一步完善。基于此,文章提出了优化服务建议,为今后高校图书馆荐购服务的发展提供借鉴。

基于数据挖掘技术的高校图书馆书籍推荐系统

数据挖掘技术在商业领域取得了瞩目的成绩,逐渐应用于社会各领域。文章借助数据挖掘技术优化高校图书馆书籍推荐系统,针对高校图书馆流通数据挖掘的实际需求,分析数据挖掘技术及相关算法设计,并设计推荐系统的总体架构和推荐服务实现的技术方法,为高校图书馆主动提供推荐服务提供参考。

辽宁省高校图书馆读者网上荐购服务的调研与思考

读者网上荐购已经成为我国高校图书馆普遍采取的资源建设补充方式。文章对辽宁省30所高校图书馆读者网上荐购服务进行调研与分析,指出其存在的突出问题,提出借鉴读者决策采购(PDA)模式,完善我国高校图书馆读者网上荐购服务的策略。

高校图书馆开展网上资源荐购服务的调研与思考

基于"985"高校图书馆网站的调研,从开展荐购服务的重视程度、荐购文献的类型、荐购方式、荐购系统或平台功能、后续服务以及荐购效果等方面对荐购服务现状进行分析,并在此基础上提出确立"需求决定服务,服务决定资源"的理念、丰富荐购资源的类型、多种荐购方式并存、完善荐购系统功能以及建立激励用户参与的长效机制等优化高校图书馆开展网上资源荐购服务的建议。

关联规则应用下的高校图书馆图书推荐服务

文章从某高校图书馆图书借阅管理系统抽取1200名2011级本科生的4年图书借阅日志数据,利用多维属性间关联规则数据挖掘技术,对不同专业用户群体4年图书借阅数据进行分析。通过不同专业用户群体在不同年级时的图书关联规则分布情况,探索有效和有针对性的图书推荐服务策略,提升图书馆服务能力。