基于数据挖掘技术的图书馆个性化快速推荐算法研究

随着高校图书管理系统建设的不断发展,广大师生的图书借阅活动产生了大量的浏览数据。为了对以上借阅信息进行数据挖掘以便为读者提供更高水平的服务,提出一种基于数据挖掘技术的图书馆个性化快速推荐算法。首先对数据挖掘的主要方法和组织结构进行了介绍;然后对经典关联规则挖掘算法中的Apriori算法进行改进,提高了关联规则的运算效率;最后采用改进的Apriori算法对图书借阅历史数据进行关联分析,从而对读者做出个性化的推荐。实验结果表明,提出的图书馆个性化快速推荐算法具有较高的准确度和运行效率。     

关联规则数据挖掘在图书馆藏书建设中的应用研究

数据挖掘是近几年发展起来的一种对信息资源进行开发和数据处理的新技术,而关联规则则是数据挖掘的核心技术。将关联规则应用于图书馆的流通数据,可以发现读者在借阅文献的过程中隐含的学科之间的关联,这对提高图书馆资源的利用率和为读者提供个性化服务有重要意义。本文从关联规则的定义入手,通过案例分析,阐述了关联规则数据挖掘在图书馆藏书建设中具有重要的意义。     

关联规则的数据挖掘在图书馆系统中的应用

关联规则的数据挖掘是近年来兴起的一种信息资源开发与数据处理技术,在图书馆管理系统中的应用,可以优化图书馆馆藏布置和信息资源管理效率,提高图书馆服务能力,满足读者多样化和个性化需要。文章从关联规则的数据挖掘基本原理入手,结合Apriori算法,简要分析了数据挖掘在图书馆管理系统中的应用,并利用数据挖掘结果辅助图书馆管理和教师教学。     

数字图书馆中的关联书目检索推荐方法改进与设计

针对数字图书馆中书目资源规模的增大导致对关联图书书目检索的时效性和准确性不好的问题,提出一种基于相似度标签索引和关联规则挖掘的数字图书馆中的关联书目检索推荐方法。计算数字图书馆中的关联图书书目的相似度标签信息参量,在相似度便签索引下进行图书检索的语义分析,在语义本体模型中通过关联规则挖掘实现对相似用户和相似书目的信息融合和协同推荐,提高了对数字图书馆的检索效能。仿真测试结果表明,该推荐方法相比于传统方法具有较高的推荐准确性。     

基于词汇树检索的图书馆书目智能查询系统设计

传统查询系统未在语义相似度上进行探讨,已不能满足图书馆智能化发展需求。为此,设计一种基于词汇树检索的图书馆书目智能查询系统,用户在用户管理模块登录自己账号进入图书馆主页,在图书馆主页进到提问式书目查询界面,选取分类查询途径输入分类号,用户上传分类号之后书目数据库通过基于词汇树的书目查询方法,判断查询书目与书目数据库中书目的相似度,完成书目智能查询,最后用户在查询结果界面可查看查询结果。经验证,所设计系统可高效率地区性完成高精度的图书馆书目智能查询任务,且查询操作简单易行,查询性能显著优于同类查询系统。     

关联规则数据挖掘在图书馆个性化服务中的应用研究

随着计算机技术、网络技术以及现代通信技术的蓬勃发展,数据挖掘作为信息技术飞速发展的衍生物,为数字知识资源的有效管理提供了技术保障。文章通过对关联规则数据挖掘技术以及图书馆个性化服务相关内容的介绍,探讨了关联规则数据挖掘在数字化图书馆中的应用,说明关联规则挖掘技术在数字图书馆应用的必要性,以及在提升图书馆服务质量和服务水平方面的发挥的重要作用。     

关联规则在电子商务推荐系统中的应用

以数据挖掘中的关联规则为基础,深入研究了基于关联规则的个性化推荐技术在电子商务中的应用,提出了电子商务推荐系统的体系结构,并对系统涉及到的关键技术进行了详细的描述.系统采用FP-Growth算法进行关联规则的挖掘,紧紧结合了数据库技术的优势,对当前电子商务系统中大量复杂的数据具有很好的适应性.     

一种基于运营商大数据的内容个性化推荐模型

为了充分利用运营商的大数据资源给内容产品用户推荐个性化内容,设计了一种基于运营商大数据的内容个性化推荐模型。模型基于偏好分析以及双层关联规则为用户推荐内容,不仅利用了产品运营数据,而且充分利用了通信网Gn口的DPI解析数据,提高了产品运营效率以及个性化推荐的效果。     

关联规则在移动电子商务推荐系统中的应用

以数据挖掘中的关联规则为基础,深入研究了个性化推荐系统的架构和推荐系统模型。针对传统关联规则挖掘算法在解决移动电子商务环境个性化推荐问题时反复扫描数据库,频繁项挖掘效率低,关联规则挖掘准确率低以及规则大量冗余等不足,采用基于事务矩阵和兴趣度的关联规则挖掘算法构建个性化的推荐系统模型,提升了个性化推荐质量。     

基于数据挖掘的移动用户个性化推荐系统研究与设计

通过数据挖掘方法提取用户感兴趣的资源信息,可以实现移动用户的个性化推荐。在此设计基于数据挖掘的移动用户个性化推荐系统,构建移动用户个性化推荐的评价指标体系,通过自适应学习控制进行资源池数据挖掘,采用虚拟仪器软件结构设计方法设计移动用户的个性化推荐系统的底层函数库,对移动用户个性化推荐系统的I/O接口进行软件设计,设计个性化推荐系统的程序驱动和底层函数库,实现移动用户个性化推荐系统的软件的优化设计。实验结果表明,该系统进行资源池中的数据挖掘和移动用户的个性化推荐,数据关联属性的匹配度较高,提高了推荐的准确性和关联性,系统可靠稳定。     

基于数据挖掘的图书馆数据预处理方法研究

通过挖掘高校图书馆大量的借阅历史数据,从中提取出切实有用的信息及有效的借阅规则,可为读者提供个性化的推荐服务,进而提高图书馆馆藏图书的流通率。但是,高校图书馆数据具有类型复杂、数据量庞大、冗余值较多等特点,很大程度上影响了挖掘效率。因此,在对图书馆数据挖掘之前,先对这些数据进行预处理,就可很好地解决挖掘效率问题。本文结合内蒙古工业大学图书馆一段时间的流通数据,借助SQL Server2012数据库管理工具,详细研究了基于数据挖掘的数据清洗、数据转换和数据规约3种图书馆数据的预处理方法。     

关联规则挖掘在高校图书馆借阅流通中的应用

数据挖掘作为一种信息资源开发和数据处理的新技术,被广泛应用在各个领域,本文介绍了数据挖掘中的关联规则定义及其核心算法Apriori的思想,利用关联规则挖掘对高校图书馆的借阅流通数据进行了相关分析,并对高校图书馆的馆藏优化建设提出了科学的建议。     

基于深度学习的英语教学资源个性化推荐系统

为准确、合理地为用户推荐英语教学资源，设计基于深度学习的英语教学资源个性化推荐系统。通过爬虫技术获取用户行为数据和英语教学资源数据，提取二者的特征并融合；利用深度学习模型建立用户行为特征和英语教学资源特征之间的关联，实现个性化推荐。测试结果表明：系统的召回率、准确率和归一化折损累积增益均保持在一个较高的水平上，说明其推荐效果较好。     

基于Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统设计

传统应用于图书管理系统的Apriori算法因数据库扫描次数过多,以及候选项集数量过大导致系统运行缓慢,为解决此问题,设计基于改进Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统。系统结合C/S架构与B/S架构,分别向图书馆工作人员和借阅者开放图书信息。系统功能模块中数据预处理子模块从读者借阅数据库中提取借阅者以及图书相关信息数据,对数据进行清洗、转换以及集成处理后,关联规则挖掘子模块利用改进Apriori算法依据处理后的数据,挖掘出支持度大于最小支持度阈值以及置信度大于最小置信度阈值的强关联规则,生成关联规则数据库。个性化信息推荐子模块依据关联规则数据库中的借阅者同借阅者所选图书进行关联匹配,向借阅者推送与所读图书相关联图书信息,实现图书信息的个性化推荐。实验结果表明,该系统可有效推荐图书关联信息,且在50个客户端同时运行的情况下CPU占有率仅为6.58%,运行性能佳。     

基于数据挖掘的图书馆读者借阅行为分析

针对传统方法存在对图书馆读者借阅行为数据利用率低、对读者图书借阅行为分析不准确的问题,提出基于数据挖掘的图书馆读者借阅行为分析方法。采用基于相似系数矩阵的聚类算法,对图书馆读者借阅行为实施分析,采用Jaccard相似系数度量高维度图书馆读者借阅数据的相似度,对高维度读者借阅数据进行聚类分析,解决图书馆读者借阅数据维度高的问题。构建聚类算法时塑造了新矩阵,当新矩阵中的所有元素都大于初始阈值时,说明数据聚类过程结束,聚类算法的构建实现图书馆读者借阅行为数据的有效分类,针对读者设计个性化专属图书推荐服务。分析了所提方法的应用过程,对图书馆读者借阅图书信息数据实施预处理后,进行读者借阅行为分析。实验结果说明,所提方法能提高图书馆读者借阅行为数据的利用率,具有较高的执行效率和CPU利用率,对读者图书借阅行为分析能力强。     

信息智能推荐系统目标特征数据挖掘方法

为提高信息智能推荐系统的目标特征数据挖掘精度,提出新的信息智能推荐系统目标特征数据挖掘方法.采用分布式链路融合方法构建数据存储模型,在多维特征空间中实现对特征数据的解析,基于此分析目标特征分布集,根据大数据的关联规则分布特性,实现数据智能融合处理.采用显著度特征解析控制的方法提取目标特征模板匹配特征量,实现信息智能推荐...     

基于数据挖掘的高校图书馆个性化图书推荐服务研究

在图书馆个性化图书推荐服务中,应用数据挖掘技术能够满足用户的不同图书阅读的需求,满足用户不同方式进行图书选择的需求,是提升图书馆个性化服务质量的需要。本文研究了数据挖掘技术应用于高校图书馆图书推荐服务中的必要性,并提出了应用策略,对于提升图书馆服务质量具有积极的意义。     

基于改进加权信息熵的数字图书馆资源个性化推荐方法

针对当前数字图书馆资源现有推荐方法在为用户提供资源推荐服务时,存在资源分类精度低、推荐精度低等问题,为促进推荐服务质量提升,引入改进加权信息熵,开展对数字图书馆资源个性化推荐方法的设计研究。面向数字图书馆资源推荐,完成用户个性化画像构建;对数字图书馆资源进行特征提取;利用改进加权信息熵,对各类资源相似度进行计算;实现数字图书馆资源协同过滤推荐。通过对比实验的方式证明,新的推荐方法在应用中能够有效提高对图书馆资源分类和推荐的精度,一方面实现推荐服务能力水平的提升,另一方面实现图书馆资源的利用价值最大化。     

基于关联规则的运动训练生化指标数据挖掘系统设计

传统数据挖掘系统存在挖掘速率慢、时间长、数据可靠度低等问题,无法达到运动训练生化指标精准数据挖掘的标准,为此,对基于关联规则的运动训练生化指标数据挖掘系统进行设计。采用三层结构B/S模式,将后台的数据库存储以及挖掘的数据作为参考,设计系统硬件框架;选取数据并对数据进行预处理,采用关联规则数据挖掘算法完成系统软件部分设计;进行实验,验证系统设计的合理性。实验结果表明,该系统数据挖掘速率快、耗费时间短、可信度高,为运动生化指标数据挖掘提供了更加合理的评定标准。     

基于关联规则的图书馆图书智能查找算法研究

随着计算机技术的发展和普及,高校图书馆的管理已经进入到自动化时代.为了有效利用图书馆产生的大量图书流通数据,从而预测分析读者的个性化需求,基于关联规则的图书馆智能推荐平台亟待开发.文中提出完备的自定义的频繁项目集,定义了高效的关联规则算法,该算法解决了上述问题,可以让使用者快速地获取到有效信息.