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为了能够满足读者的个人兴趣特点和应用需求,提出基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统设计思路。介绍了读者兴趣需求的图书自动推荐系统设计理论技术基础,包括数学挖掘、2K-means算法及UML语言。详细分析了基于读者兴趣分类的图书自动推荐系统需求和性能需求,将读者的兴趣与图书类别完成聚类分析,并提取最终聚类所获结果匹配图书类别,建立读者兴趣分类图书自动化推荐模型。引入聚类算法、关联规则算法实现读者感兴趣图书规律的统计分析,从而整合读者的图书信息源并充分发现具有较大价值的信息,最终将与相似性需求相符的图书,采用电子邮件或网页方式,自动推荐给读者。该系统设计能够为读者提供可能感兴趣的图书摘要、馆藏类相关信息,且运行性能良好,具有良好的推广应用前景。 相似文献
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高校图书馆读者工作中的服务语言是连接馆员与读者的有效沟通、提供优质服务不可或缺的重要途径,本文对不同口气的语言所产生的后果进行了阐述,以期提高馆员的认识,提升服务质量。 相似文献
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