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《浙江理工大学》 2010年
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基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究

刘建东  
【摘要】: 随着数字图书馆在各国的迅猛发展,其相关研究工作也掀起了一股热潮,其中数字图书馆的个性化服务已经成为一个重要的研究课题,它利用Web挖掘技术,通过对用户的访问日志数据以及订阅信息进行分析和挖掘,发现用户的兴趣所在,进而为不同层次,不同偏好的用户提供具有针对性的个性化信息资源服务。个性化服务对数字图书馆整体的服务决策具有十分重要的意义。 本文首先介绍了数字图书馆个性化信息服务技术,接着阐述了Web访问信息挖掘技术的基本原理,并对基于关联规则的FP-growth算法进行了深入研究,针对其应用在推荐系统会产生重复推荐的问题,对算法进行了改进,提出了一种FP-growth_s算法,该算法生成了最大频繁项目集,避免了冗余频繁项目集的产生,减少了产生关联规则的数量,有效解决了产生重复推荐的可能,应用在推荐系统中可以提高系统运行效率。经过进一步的研究发现,利用最小支持度和最小可信度生成的关联规则,在某些情况下并不能对用户提供准确的推荐,针对此问题,提出了一种基于页面兴趣度的IN_FP推荐算法,该算法首先建立页面兴趣度模型,然后对可信度进行兴趣加权,在利用FP-growth_s算法生成最大频繁项目集后,采用加权后的可信度产生关联规则,将该推荐算法应用在推荐系统中可以挖掘出更加精确的结果,为用户提供更有价值和意义的推荐服务。最后,本文搭建了整个数字图书馆个性化服务系统,并把IN_FP推荐算法应用在此系统中,实现了数字图书馆的个性化推荐服务。
【学位授予单位】:浙江理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:TP311.13

【参考文献】
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