移动互联网时代增强现实技术在智能图书馆个性化服务中应用探究

增强现实(AR)技术是一种利用附加的图形或文字等虚拟信息,对周围真实世界的场景进行渲染增强,让虚拟信息与实体事物同时在同一个空间共存,实现虚实融合的效果,从而增强人们对实体事物的认识、理解和交互的高新技术。随着移动互联网技术的快速发展,以智能手机为硬件基础的AR应用软件将AR技术带入到日常生活当中。本文对现阶段高校图书馆业务现状进行分析,并根据AR的特点,从图书馆个性化智能导航服务、资源融合服务、个性化推荐推送服务等3个方面探讨AR技术在智能图书馆中的应用。

索取号排序程序在图书馆书库搬迁中的应用

对图书馆书库搬迁涉及的按照索取号排架顺序的问题进行了分析,通过编程解决该问题,源程序在WINDOWSXP,VFOXPRO6.0环境下调试通过。

Hadoop平台在图书推荐应用中的性能分析

构建基于分布式平台及大量借阅数据的图书推荐算法,是实现图书馆个性化信息推送服务的关键环节。本文从搭建Hadoop分布式平台和运用Mahout的MapReduce实现算法入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和借阅时间统计,依据借阅次数和借阅时间获得偏好值。并使用Mahout基于图书的推荐器,测试伪分布式单节点模式和完全分布式MapReduce计算框架下的推荐效果。测试表明:在MapReduce运算中增加DataNode的数量同时优化BlockSize参数能显著缩短运算时间,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。

基于流通数据挖掘的读者阅读兴趣本体模型构建

从检索图书馆读者借阅记录入手,针对读者借阅记录的分类号进行频数统计和聚类分析,并依据获得的借阅兴趣类目构建读者阅读兴趣本体模型。使用SWRL规则描述语言构造推理规则,在Jess推理引擎中进行推理,实现读者阅读兴趣本体模型的动态更新。通过程序测试表明:挖掘流通数据、建立读者阅读兴趣本体模型、利用关系数据库数据和推理方法动态更新本体,是实现个性化荐书服务自动推送的可行方法。