浅析图书馆智能推荐系统数据挖掘技术

随着社会的发展和科技的进步,应用在图书馆领域的先进技术也与日俱增,图书馆能够为用户提供的服务越来越受到业内人士的关注。通过研究笔者发现,传统的数字图书馆一般无法给顾客提供个性化的准确图书推荐服务,因此本文中笔者提出了一种图书馆智能推荐系统,通过数据挖掘技术来实现智能推荐功能,分析数据挖掘技术中关联的适用原因和规则,并介绍设计框架和结构,最后得出结论,以期能够为业内的研究和应用者提供参考和借鉴。     

基于分布式数据挖掘的电子商务推荐系统①

为解决电子商务推荐系统开放性、效率和精确度问题,给出了基于分布式数据挖掘的电子商务推荐系统(BDBRS)功能结构,提出了该系统的体系结构,然后介绍了BDBRS所应用的技术和BDBRS的设计与实现,最后描述了BDBRS的部分功能模块及人机界面,验证了BDBRS的正确性和本文研究的推荐算法在效率、精确度等方面的优越性。     

基于大数据的高校图书馆推荐系统仿真研究

通过利用华侨大学500百万条用户日志数据的实验和分析,对高校图书馆引入推荐系统进行了定性和定量的讨论包括:高校图书馆需要推荐系统,构建推荐系统的可行性方案比较和选择,协同过滤推荐算法的介绍、比较和选择,评测指标介绍,基于系统离线评测发现了基于局部近邻学习的有效性和实施相关细节讨论.讨论和相关结论所基于的实验规模是同类讨论里较大的,对院校和工业界同行有一定参考价值.     

基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统

近年来,电子商务推荐系统趋于成熟,并得到了广泛的应用.电子商务旅游线路推荐系统,能够在信息数据分析的基础上,实现个性化的旅游线路设计.在具体的推荐系统设计中需要处理好实时性与精度这对矛盾,基于数据挖掘技术的电子商务旅游线路推荐系统,运用关联规则算法,获得各个景点之间的关联关系,能够实现较为理想的旅游线路推荐效果.     

基于Web的推荐系统数据挖掘算法分析

随着互联网的快速发展,人们接收的外界信息越来越多,如何在海量信息中获取有价值的信息,是互联网领域需要解决的重点问题。数据挖掘算法是一门跨学科的综合技术,能够从海量信息中提取人们需要的有用数据。将数据挖掘算法应用在实际中,能够起到一定的应用效果,其涉及了一个非常重要的知识点——推荐系统。基于此,重点介绍Web下推荐系统数据挖掘算法的具体应用过程,结合关联规则和聚类算法,提高推荐系统的准确性。     

基于数据挖掘的电池信息推荐系统研究

随着大数据的不断发展,基于数据挖掘的应用越来越广泛。通过对信息推荐系统的理论和技术问题进行研究,构建了基于数据挖掘环境下的电池信息推荐系统。利用数据挖掘技术研究信息推荐系统,解决Internet环境中信息资源系统的信息过载问题,为不同用户提供个性化的推荐服务,使用户具有更方便、有效的信息体验方式。     

数据挖掘技术与网上购物推荐系统

本文简单介绍了数据挖掘与网上购物推荐系统的概念,介绍了关联规则挖掘及聚类分析的定义,典型方法及其在网上购物推荐系统中的应用.     

基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统研究

随着学生在教学过程中主体地位的突出,学生选课已成为学生个性化发展的重要途径,而大多数高校在选课机制方面仍存在一定欠缺,为此本文在学生选课环节中引入了数据挖掘技术及协同过滤算法。本文针对高校选课个性化推荐系统进行研究,通过分析高校选课制度的现状并将协同过滤算法、数据挖掘技术和个性化推荐技术等相关技术运用到该系统当中,促进选课个性化推荐系统的优化。     

数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计

提出了基于数据挖掘的电子商务推荐系统的设计。     

基于数据挖掘技术的图书馆改进方案

基于数据挖掘技术,以SQL2000数据库为基础,设计了一种图书馆改进方案。详细描述了借阅记录、个性化服务、馆藏布置、图书分布和决策支持等管理和服务方面设计思路,初步建立了图书馆综合化的管理服务平台。     

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统

基于数据挖掘的Web个性化信息推荐日益成为一个重要的研究课题。文章设计了一个基于数据挖掘的Web个性化信息推荐系统(WPIRS)。在WPIRS中,提出了推荐策略,在推荐策略中考虑针对不同类型的用户采用不同的推荐算法。根据用户是否有新颖信息的需求,WPIRS采用了两种推荐算法。     

数据挖掘在选课推荐中的研究

在当代大学教育中,学生选课系统中存在的缺乏个性化课程推荐、选课效率较低的问题,本文针对这个问题结合数据挖掘技术对选课建立了选课推荐系统模型,使得学生在选课中有更多的参考,在一定程度上减少了学生选课的盲目性。     

数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用研究

随着高校图书馆规模和馆藏量的快速增长,图书管理工作面临新的挑战。传统的图书管理工作仅担任被动服务的角色,图书馆管理系统采集到的大量数据只是被简单存储,并没有得到深层次的分析和利用。如何将数据挖掘技术应用到图书馆管理工作中来,为师生提供更加人性化、智能化的服务,是管理者迫切需要解决的新课题。本文首先介绍了数据挖掘技术的理论知识;在此基础上,详细分析了高校图书馆的工作服务特点以及数据特点,然后对数据挖掘技术在高校图书馆管理系统中的应用进行了研究。     

基于数据挖掘技术的高校图书馆学生借阅行为研究

目前,随着高校信息技术的发展,学校记录了大量的学生日常行为数据,特别是图书馆系统中累积了许多图书流通数据。由于传统的统计分析方法对高校图书借阅行为分析精确度较低,导致高校图书馆资源利用率较低,且无法找出背后深层次的原因。为了提高高校图书馆资源利用率和服务价值,通过数据挖掘技术对图书馆系统数据进行聚类分析,为智慧图书馆建设提供客观的决策依据。     

数据挖掘技术在高校图书馆的应用探讨

近年来数据挖掘技术已广泛应用于高校图书馆中,本文从决策管理、图书采购、信息服务等三个方面来论述数据挖掘技术在高校图书馆的应用,并指出数据挖掘技术给高校图书馆的发展带来的挑战。     

基于数据挖掘技术的区块链数据推荐算法

随着区块链技术在金融领域的应用越来越广泛,产生的交易数据和区块信息也越来越多,如何有效地管理和利用这些数据成为一个重要的问题。此次研究提出了一种基于数据挖掘技术的区块链数据推荐算法,旨在提高区块链数据推荐的精准度和效率,帮助金融监管机构更好地实现监管目标。研究将基于LightGBM算法的区块链数据推荐算法与其类似算法进行性能测试,实验结果表明,LightGBM算法的PR曲线值最大,为0.956;LightGBM算法的AUC值最高,为0.958;LightGBM算法的KS值曲线值最大,为0.718 5;LightGBM算法的准确率值最高,为0.925。由此表明,此次研究算法可以提高区块链数据推荐的精准度和效率,为金融监管机构实现监管目标提供强有力的支持     

数据挖掘在电子商务推荐系统中的应用设计

一提到电子商务，人们首先想到的是网上购物和网上支付等具体问题，其实，电子商务的宗旨是提高效率，降低经营成本和开拓市场，主要精力要放在寻找用户，保留客户，这样设计一个高效，完全自动化的推荐系统，为客户提供个性化的服务就显得尤为重要，本文提出了基于数据挖掘的推荐系统的设计。     

基于数据挖掘技术的高校教育管理研究

教育信息化的不断普及和发展,使得高校数据库中保存了越来越多的教育数据,这对高校的教育管理提出了新的挑战。数据挖掘技术的广泛应用为高校教育管理信息化提供了技术支持。基于此,主要研究了数据挖掘技术在教学、学生管理、就业等方面的应用,以推动高校教育事业的发展。     

基于数据挖掘的移动广告个性化推荐研究

移动互联网目前已经成为当今最具潜力的市场之一,与此同时,移动广告作为一种新兴的网络营销模式也得以迅速发展起来。诸多企业已经把目标投放在移动广告市场这一领域。当前,移动广告主要利用传统的广告定位策略,通过应用程序展示触发客户需求并以此来进行传播,从而导致移动用户被动地接受一些并不感兴趣的广告内容,严重干扰了用户的正常使用,甚至会泄露用户的个人隐私。文中从分析用户个人的行为和如何定位用户的实时位置出发,研究基于移动互联网下广告个性化推荐策略,提出研究模型,开发基于用户位置和兴趣的实时广告推荐服务系统。     

采用数据挖掘的自动化推荐技术的研究

随着网络的迅速发展,各种数据量变得庞大且分散,利用关键词检索数据的传统方式变得相当费时。为了减少用户在网络上的搜寻时间,提供用户更确切的内容信息,自动化推荐系统(Automatic Recommender System)应运而生。该研究将人工神经网络中的自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)和数据挖掘技术结合起来,建构了一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联规则的自动化在线推荐机制。同时将用于用户聚类的ART算法进行了改进,提出了MART聚类算法,使由推荐系统得出的结果变得更加合理和灵活。