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数据挖掘在高校图书馆个性化推荐服务中的应用

李巨伟  
【摘要】:本文将数据挖掘技术应用到图书馆管理中,通过分析读者借阅记录得到潜在的有用的信息,可以通过这些信息为读者推荐感兴趣的图书,同时可以在图书采购中提供建议,最后在调整图书馆馆藏布局方面也能提供建议。文中应用SPSS Modeler对个性化推荐系统中的数据采集和数据挖掘的具体实现过程作了详细的研究,研究了聚类分析技术及其在图书馆中的应用,在聚类分析中通过读者的年级、专业和兴趣爱好来进行聚类。通过K-means算法将读者分成几个相似的用户群,在同一用户群中不同读者有着相同的特性。研究了关联分析技术及其在图书馆中的具体应用,在相似的用户群中应用Apriori算法,找到读者与图书之间的内在联系。通过分析数据挖掘的结果,基于J2EE框架,采用B/S体系结构设计了一个基于原图书馆管理系统的个性化推荐系统。个性化推荐系统根据读者的借阅记录和图书推荐记录向读者推荐图书,同时根据读者的推荐购书记录向读者推荐新书,解决了新书的冷启动问题最后达到提高图书利用率的目的,提升图书馆的服务水平。


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