基于数据挖掘的图书馆书目推荐套餐化服务研究

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数据挖掘在个性化图书推荐中应用

数据挖掘在个性化图书推荐中应用

数据挖掘在个性化图书推荐中的应用[摘要] 采用数据挖掘中的决策树方法,对图书馆的图书借阅数据进行研究和分析,提出了基于读者阅读兴趣的个性化图书推荐模型,结果表明,该模型能够为老读者个性化推荐新书,为新读者个性化推荐图书,较好地实现了图书馆的有针对性的创新服务。

[关键词] 决策树个性化图书推荐兴趣模型引言以读者为中心,根据读者各种不同的个性化信息需求,实现个性化信息服务,是图书馆服务发展的必然趋势[1]。

在用于图书馆个性化信息服务的众多技术中,数据挖掘技术[2]有着重要的地位。

为了向老读者推荐符合其阅读兴趣的图书,预测新读者将来可能的阅读兴趣,从而推荐合适的图书信息[3]。

本文利用数据挖掘技术中的决策树算法对某高校图书馆的读者借阅数据进行分析,根据不同阅读兴趣对读者分类,建立了基于读者阅读兴趣的图书推荐模型,为新老读者提供具有针对性的图书推荐服务。

1准备借阅数据为了对数据进行挖掘并得到正确的结论,选择合适的图书借阅数据并进行预处理是非常必要的。

数据来源为某高校图书馆近4年读者借阅记录,数据源为学校图书馆管理信息系统数据库,数据库类型为sql server 2000。

为简化数据处理、建模和分析过程,本文从众多数据库表中选出以下几张表:流通库、读者库、馆藏书目库、分类检索表和检索索书号库。

为保护读者隐私,本文中所有数据包括读者姓名、读者条码、联系方式等信息均经过技术处理。

对以上数据处理后,构建用于分析的数据大表。

以流通库为事实表,根据其外键将几张表合为一张大表,其字段有:读者条码、读者姓名、性别、读者级别、读者专业、所属院系、索书号、书名、外借时间、图书类别。

为方便分析,把图书按索书号分为理工、医学、文学、外语、社科等类别。

部分数据见表1。

2构建模型构建模型就是在数据准备后,从数据中采集业务相关的样本数据集,探索数据的规律,针对数据建模的数据集数据进行修正,选择一种或几种挖掘方法,进行数据模型构建,从技术和业务两个层面进行模型评估。

基于数据挖掘技术的图书馆个性化借阅服务研究

基于数据挖掘技术的图书馆个性化借阅服务研究
2 0 1 3年 4月
AP R. 2 0 1 3
情 报 探 索
I n f o r ma t i o n Re s e a r c h
第 4期 ( 总 1 8 6期 )
No . 4 ( S e ia f l No .1 8 6)
基于数据挖掘技术的图书馆户提 供符 合其 个性 化需 求 的一 种 信 息服务 。用 户对
信息 的个 性化 需求 是 服务 的起 点 ,先 进 的技 术 是个 性化 服 务 的重要 手段 , 针 对性 、 主动 性是 个性 化 服务
的两个 主要 特点 。 近年来 。 个 性化 服务 一直 是 图书馆 界研 究 和实 践 的重点 问题 之 一 , 实证 研 究表 明 。 在 信 息 资源 高度 数字 化 的今 天 ,在 图书 馆 的众 多个 性 化
数 据库 中积 累的 大量 读者 借 阅行 为 数据 ,应用 数 据
挖 掘技 术 ,使 用一 种 高效 率 垂直 数 据格 式 的关 联 规 则挖 掘 算 法 I 3 ] , 挖掘 数 据 中隐含 的关联 规 则 的 知识 , 力求 能够 根 据读 者 的个 人特 点 ,挖 掘 出该 读 者 的借 阅倾 向 ,从 而为 图 书馆 个性 化 借 阅服 务提 供 指导 性
r e a d e s ’b r o r r o wi n g p a t t e r n a n d i n t e r e s t , S O a s t o i f n d mo r e s c i e n t i f i c a n d s c up r u l o u s wa y s t o g i v e p e so r n li a z e d b o r r o w i n g s e r v i c e . Ke y wo r d s : d a t a mi n i n g ; p e so r n a l i z e d ; l e n d i n g s e r v i c e ; v e r t i c l a d a t a f o r ma t ; a s s o c i a t i o n ul r e mi n i n g a l g o i r t h m

基于数据挖掘的图书馆书目推荐套餐化服务研究

基于数据挖掘的图书馆书目推荐套餐化服务研究

基于数据挖掘的图书馆书目推荐套餐化服务研究作者:王正林来源:《河南图书馆学刊》 2017年第11期随着信息技术及互联网技术的不断发展,图书馆服务也面临着新的机遇和挑战。

读者在利用图书馆资源的同时,也留下了许多重要的信息和数据,如读者个人信息、流通借还数据、书目检索记录等。

通过数据挖掘可以搜索出其中有价值的信息,为图书馆开展书目推荐套餐化服务提供依据,从而提高图书馆整体服务水平。

1 图书馆书目推荐套餐化服务的方法书目推荐在我国源远流长,它在读书治学的过程中起着十分重要的作用,是阅读选择过程中的重要辅助工具。

书目推荐对于喜欢读书的人,尤其是对于阅读起步者来说,起着向导的作用。

1.1根据不同阅读群体分类图书馆书目推荐套餐化服务包括专业套餐、基础套餐、热点套餐、名师套餐、名人套餐、定制套餐等。

①专业套餐。

专业套餐是指图书馆根据读者的目的性和专业性制订的书目推荐套餐。

如有关维权、育儿、资格考试、家教、健康养生方面的书籍等。

②基础套餐。

基础套餐是指图书馆围绕大众读者需要阅读的基本书目而制订的书目推荐套餐。

如:史志、科普、社科、文学等书目。

③热点问题套餐。

热点问题套餐是图书馆根据不同时期社会热点问题编制的套餐,满足读者对热点问题深度了解的需要。

如:与“21世纪海上丝绸之路”相关的图书。

④召师套餐。

名师套餐是图书馆邀请著名学校校长、教师参加编制的书目套餐,以带动青少年有计划地阅读人生有价值的书籍。

⑤名人套餐。

名人套餐是图书馆根据大众关注的名人,把不同的名人读过的书或正在读的书编成套餐供读者选择,利用名人效应引导读者读更多的书。

⑥定制套餐。

定制套餐是图书馆根据特定读者特定的读书目的编制的套餐。

1.2根据不同阅读周期分类图书馆书目推荐套餐化服务包括长期套餐、短期套餐、临时套餐等。

①长期套餐。

是指读者需要终身阅读的书目。

如国学经典图书。

人们通过阅读经典著作,可以从中领会亘古不变的真理,启迪智慧。

②短期套餐。

是指人在不同时期内应该阅读的书目,它不仅让读者知道要读哪些书,而且让读者阅读有了计划性和紧迫感。

图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用

图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用

图书馆管理工作中的数据挖掘技术应用
图书馆作为信息资源的管理机构,其日常工作涉及到大量的数据的收集、整理和管理。

数据挖掘技术在图书馆管理工作中的应用,能够帮助图书馆发现和使用这些数据中隐藏的
有用信息,提高图书馆的服务质量和效率。

下面将介绍图书馆管理工作中数据挖掘技术的
应用。

数据挖掘技术可以应用于图书馆的图书推荐系统。

通过分析读者的借阅记录、对书籍
的评价等数据,可以建立个性化的图书推荐模型,帮助读者发现适合自己的图书。

这样不
仅能提高读者的阅读满意度,还可以促进图书馆内图书的更加充分的利用。

数据挖掘技术可以应用于图书馆的图书采购决策。

通过分析图书的畅销程度、读者的
评论、市场需求等数据,可以为图书馆提供采购的参考意见,帮助图书馆根据实际情况制
定合理的图书采购策略。

这样既能避免过度采购,也能满足读者的需求。

数据挖掘技术可以应用于图书馆的馆藏资源管理。

通过对借阅数据、图书流通数据等
进行分析,可以发现图书馆在馆藏资源的借阅情况、流通模式等方面存在的问题,并提供
相应的改进建议。

对于借阅率低的书籍,可通过重新排版位置、加强宣传等方式来提高借
阅率。

数据挖掘技术可以应用于图书馆的读者行为分析。

通过对读者的借阅记录、使用时间、借阅频次等数据进行分析,可以了解读者的阅读习惯、兴趣爱好等特征,为图书馆提供更
好的服务。

根据读者借阅的书籍类型,可以为读者推荐相似类型的图书;根据读者的阅读
时间,可以调整图书馆的开放时间。

基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化服务发展研究

基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化服务发展研究

SCIENCE &TECHNOLOGY INFORMATION科技资讯基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化服务发展研究陈佩欣(广东工业大学图书馆广东广州510006)摘要:随着互联网技术的不断发展,数据爆炸性的整体发展紧随其后。

人们每天都在处理各式各样的数字化信息,如何在众多的信息中快速得到人们所需要的信息尤为重要。

数字图书馆作为人们获取信息的重要渠道之一,在帮助用户找到所需要信息方面不断进行探索,应用各种信息挖掘技术方法,实现数字资源的个性化建设,是新时期数字图书馆发展的必然服务趋势。

该文将从数字图书馆和数字图书馆的个性化服务发展的现状展开研究,主要研究了数据挖掘的相关技术、数据探索技术在数字图书馆的发展、促进图书馆的互联网技术的应用服务提供方面发现的问题,并在此基础上提出了解决对策。

关键词:数据挖掘数字图书馆个性化服务建设中图分类号:G25文献标识码:A文章编号:1672-3791(2021)12(c)-0149-03Research on the Development of Personalized Service of DigitalLibrary Based on Data Mining TechnologyCHEN Peixin(Guangdong University of Technology Library,Guangzhou,Guangdong Province,510006China)Abstract:With the development of IT,digital information developed explosively.People are dealing with all kinds of digital information every day.How to quickly get the information people need from a large number of informa‐tion is particularly important.As one of the important channels for people to obtain information,digital library continues to explore in helping users find the information they need,and applies various information mining tech‐nologies and methods to realize the personalized construction of digital resources,which is the inevitable service trend of the development of digital library in the new era.This paper will study the current situation of the devel‐opment of digital library and personalized service of digital library,mainly studies the problems found in the devel‐opment of digital library and promoting the application of Internet technology and service provision of library by data mining technology and data exploration technology,and puts forward the countermeasures on this basis.Key Words:Data mining;Digital library;Personalization;Service construction在信息技术的飞速发展下,一方面大量的信息内容给现代人的生活带来了便利,另一方面数量巨大且冗杂的信息也为人们带来了搜寻上的不便。

数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务探讨

数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务探讨

务 。传统 的图 书馆 信息 服务是 按用 户要求 进行信 息定 制, 属于被 动提供 服务 , 往往通 过进行 读者 问卷调 查 以 及读 者 自己选择 的方式进行信 息定制推送 , 种方法好 这 处是 可以准确的获取读者 的信息需求 , 信息推送 比较准
确, 减少无用 信息的干扰 。缺点是 对于 图书馆来说 提供 的服务是被 动式 服务 , 如果用户不 进行相应 的问卷 调查
数据的应用从低层次 的简单查 询 , 提升到从 数据 中挖掘 知识提供 决策支持 。 常见 的数据挖掘方法 主要有 以下几种 :统计 分析 、
归 纳学 习方 法 、 仿生 物技术 、 神经 网络 、 策树 、 决 遗传 算

1月 目标 、 .确 日 定义 问题 。在数据 挖掘的过程 巾, 首先
三、 数据挖掘在 高校图书馆个 性化服 务中的应用
随着数 据库 技术 的迅速 发展 以及数 据库管 理 系统 在图书馆 的广泛应用 , 图书馆积 累了大量的读者对 资 在 源的历史访 问数据 , 这些数 据背后 隐藏着 许多重要 的信 息 ,如读者类型与图书类 型存 在某种关 联 , 类 图书与B A 类 图书存在某种关联等。如果 能够对其进行更高层 次的 分析 , 就可以更好地利用这些数据 为读者服务 。 是 , 但 目

统计分 析工作 中也溶人 了信息挖 掘和知识发现 等概念 ,
数 据挖掘也 慢慢成 为 图书馆高 层次数 据分析 和决 策支 持 的骨干技术 。
二 、 据 挖 掘 技 术 概 述 数
数据挖 掘 ( a M n g Dt a ii )是一种新 的信息处 理技 n 术 , 主要特 点是对单 位 、 业数据 库 中的大量 业务数 其 企 据进 行抽取 、 转换分 析和其他 模 型化处理 , 以从 中提 取

基于数据挖掘技术的智能图书馆云检索系统设计

基于数据挖掘技术的智能图书馆云检索系统设计

基于数据挖掘技术的智能图书馆云检索系统设计随着信息技术的快速发展,图书馆的管理方式也在不断地变革。

以往的图书馆检索方式主要是依靠人工检索和纸质图书目录,效率低下、容易出错。

而随着数据挖掘技术的发展,智能图书馆云检索系统的设计和应用变得更加便捷和高效。

一、智能图书馆云检索系统的概念智能图书馆云检索系统是利用数据挖掘技术和云服务技术,对图书馆馆藏资源进行全面、准确的信息整合和检索。

通过智能算法和多维度的数据分析,帮助读者快速准确地找到所需的图书资源,并提供个性化的推荐服务。

智能图书馆云检索系统是图书馆管理模式与现代信息技术相结合的产物,是图书馆信息化建设的重要组成部分。

二、智能图书馆云检索系统的设计原则1. 数据整合与共享:整合图书馆的各类资源信息,包括图书、期刊、报纸、数字资料等,并与其他图书馆、机构的资源进行共享。

2. 智能化服务:通过数据挖掘技术,实现对读者行为和偏好的分析,从而提供个性化的推荐服务和智能检索功能。

3. 多渠道访问:实现多渠道的图书检索与访问,包括Web端、移动端、智能终端等。

4. 系统开放性:系统应具备一定的开放性和可扩展性,以适应未来信息技术的不断发展和创新。

三、智能图书馆云检索系统的技术架构1. 数据采集与清洗:通过网络爬虫和自动化工具,对各类馆藏资源信息进行快速而准确的采集,并进行数据清洗和标准化处理。

2. 数据存储与管理:采用云服务技术,构建图书馆资源的统一数据平台,并对数据进行分层存储和管理,保证数据的安全性和可靠性。

3. 智能算法与数据分析:利用数据挖掘技术,对图书馆资源和读者行为进行深度分析,实现智能推荐和个性化服务。

4. 用户界面设计与体验优化:通过用户友好的界面设计和良好的用户体验,提高用户的检索效率和满意度。

四、智能图书馆云检索系统的功能特点1. 多维度检索:可根据书名、作者、分类、出版社、关键词等多种维度进行精确检索。

2. 智能推荐:根据读者的借阅记录和兴趣偏好,自动生成个性化的图书推荐列表。

网络数据挖掘在图书馆个性化推荐中的应用研究

网络数据挖掘在图书馆个性化推荐中的应用研究

网络数据挖掘在图书馆个性化推荐中的应用研究引言讨论如何在图书馆个性化推荐中应用网络数据挖掘,并具体对社会网络分析的应用进行了深入分析,提出了具体算法。

网络数据挖掘又称web数据挖掘,是数据挖掘技术在网络信息处理中的应用,从与网络相关的资源和行为中抽取感兴趣的、有用的模式和隐含信息,是从web网站的数据中发掘关系和规则。

其挖掘对象是大量、异质、分布的web文档,可以对数据库、web服务器上的日志、读者信息等数据展开挖掘工作。

同时,由于web在逻辑上是一个由文档节点和超链接构成的图,因此web挖掘所得到的模式可能是关于web内容的,也可能是关于web结构的,或者是关于用户行为模式的1。

通过网络数据挖掘对每个用户的访问行为、频度、和内容等进行分析,能提取出每个用户的特征,给每个用户个性化的界面,提供个性化的web信息服务。

本文以中国知网(cnki)总库为统计源,以主题“we数据挖掘”、“网络数据挖掘”搜索到国内近六年的论文数量,从中可以看出相关领域的研究从2007年开始呈逐年上升趋势,2009年达到峰值后,逐年有所下降。

具体数据如表2所示:根据对这些文章内容的分析,研究网络数据挖掘算法及其实现的占大多数,国内关于网络数据挖掘在图书馆的应用研究不多,大多是作为电子商务中数据挖掘研究的一部分。

网络数据挖掘在图书馆中的应用主要表现在以下几个方面:(1)图书推荐系统。

这类系统主要通过日志挖掘读者的借阅习惯,推测读者的阅读需求,从而为不同兴趣的读者提供相应的推荐内容。

这种个性化推荐系统能够较好地把握读者需求,通过聚类和关联规则为读者推荐借阅过的相似图书或可能需要的其他文献。

但它的缺点在于,推荐的相似图书,读者已经借阅过,再借阅的几率不大。

因此,这个研究的重点和难点在使用的挖掘算法上2。

(2)网络学习平台。

现代图书馆越来越重视读者的学习需求,从而推出各种学习服务3。

这类应用主要是针对网络学习中的学习资源的挖掘。

因为在图书馆提供的虚拟学习平台中,资源是庞大的,而读者的精力有限,同时每个人的兴趣不同,需要对不同的读者组织不同的教育资源。

基于数据挖掘技术的图书馆服务平台研究_张立春

基于数据挖掘技术的图书馆服务平台研究_张立春

[关键词]数据挖掘;数据库;资源整合;图书馆服务平台[摘要]为了提高图书馆服务平台的工作效率,本文利用Web数据流连续、动态和实效的优势,通过数据挖掘技术设计了更利于读者的工作模式。

系统通过对样本库的分类分析,将分类后的相应数据进行处理,从而构建了基于Web数据挖掘的图书馆服务平台,通过分类挖掘的方法实现了图书馆资源的有效利用。

[中图分类号]G250.73[文献标志码]A[文章编号]1005-8214(2012)12-0035-03引言图书馆服务平台的管理方法非常多,由于其大量的信息流,采用不同的数据处理手段对平台性能的影响也是很大的。

[1]Web数据流控制技术是目前流行的一种技术手段,它的特点是针对大量的数据资源进行快速的处理、分类等。

[2]对于高等院校的图书馆而言,充分利用网络资源可以为广大师生提供完善的数据信息,对于教育、科研都具有重要的意义。

采用先进的网络化技术可以高效地利用教育教学资源,能提高教学质量,拓宽教学层次,使师生的思想更具备发散性,有利于高校教学综合素质的提高。

所以,开发高校的网络教育平台资源,是实现网络资源整合服务的核心。

通过图书馆服务平台的Web资源平台实现整体网络资源的整合,包括数据挖掘、资源分类、决策处理、网络服务等的研究。

应用Web资源与图书馆服务平台相结合的思想,可以使整个高校的信息平台更加完善。

以Web资源数据挖掘等手段的平台更适应多样化用户的使用,兼容了科研型教师梯队、教学型教师梯队以及学习型学生网络的特点,有利于广大师生在图书馆的大量数据中更快、更好地发现对应的有效信息。

目前,国内外对数据挖掘技术的研究日益火爆,在图书馆中应用数据挖掘技术从海量信息中提取有用信息已经是重要的发展方向之一。

不但有助于图书馆的数字化、自动化的形成,还可以针对不同用户的需求采取不同的应对措施。

所以,基于Web资源平台的数据挖掘技术在图书馆信息整理、处理等方面是非常实用的,也是世界各国的很多图书馆服务平台的发展趋势。

课题研究论文:数据挖掘技术下的图书馆读者借阅行为探讨

课题研究论文:数据挖掘技术下的图书馆读者借阅行为探讨

图书馆管理论文数据挖掘技术下的图书馆读者借阅行为探讨引言当前在图书馆建设和发展中,读者对图书馆的要求不断的提高,为了满足读者的需求,图书馆进行数字化建设和信息化建设,将图书馆的服务质量提升。

在图书馆管理中,有借阅管理,因为每天都有大量的图书被借阅,图书馆中图书的数据信息处于动态,采用数据挖掘技术对读者借阅的图书信息进行分析,使读者的借阅行为和图书馆图书信息之间存在一定的联系。

采用数据挖掘技术对这些数据信息进行挖掘,可以提高图书馆资源的利用率,加强读者借阅行为的管理。

一、数据挖掘技术以及在图书馆建设中应用随着时代的发展和进步,信息技术、数字化技术不断的更新和应用,随着信息技术、数字技术在各行各业中的应用,当前人类进入了信息化时代。

在信息化时代,图书馆的管理和建设,也需要利用信息技术和数字化技术,加快建设的脚步。

随着图书馆的快速建设,图书馆中的文献资源,图书信息越来越庞大,为了提高图书馆的管理工作,提高图书馆的服务工作,信息技术和数字技术的应用,实现了这些愿望。

在图书馆建设和管理中,采用的数字挖掘技术其中技术知识信息检索,进一步的解释,可以将数据挖掘技术,看成从图书馆大量的图书信息、借阅信息中,或者是不完全、模糊的数据库中,对其中隐含的一些数据信息进行检索和提取。

数据挖掘技术在图书馆数据库信息提取中的应用,具有一定的条件,只有满足这些条件,数据挖掘技术才可以发挥其作用,提高图书馆的管理质量。

这些条件分别为:第一,要保证所检索的数据库是真实的,具备大量、噪声等特点;第二,采用数据挖掘技术进行隐含信息的提取,必须是发现读者感兴趣的信息和知识;第三,采用数据挖掘技术,发现的知识和信息,必须是读者可以接受、可以理解或者是可以利用的知识[1]。

在图书馆管理中,应用数据挖掘技术,有诸多的益处,可以提高图书馆的管理质量,还可以针对图书馆读者的借阅信息进行分析,将隐藏在读者借阅行为中的信息、数据等发掘出来,为读者的图书借阅行为服务。

基于数据挖掘的图书馆新书推荐系统研究

基于数据挖掘的图书馆新书推荐系统研究

基于数据挖掘的图书馆新书推荐系统研究随着科技的不断发展,新技术正在逐渐改变我们的生活方式,我们越来越依赖于科技处理信息和获取信息。

在这个数字化的时代,对于图书馆新书推荐系统的需求也越来越高。

许多图书馆和书店都开始了基于数据挖掘的新书推荐系统,以满足读者对新书的需求。

本文将详细讨论如何基于数据挖掘构建一个图书馆新书推荐系统,并探讨其优缺点以及未来可能的改进。

一、数据挖掘在图书馆新书推荐系统中的应用图书馆新书推荐系统是为了满足读者需求而不断优化的。

通过数据挖掘来识别出读者的偏好和习惯,然后向读者推荐相关的新书,这在图书馆新书推荐系统中有着很大的应用价值。

数据挖掘是一种从庞大的数据集中自动提取额外信息的过程。

它可以用于发现隐藏因素并预测未来趋势,这使得数据挖掘技术成为了图书馆新书推荐系统的有力工具。

在图书馆新书推荐系统中,数据挖掘技术可以通过分析读者借阅历史、搜索历史和评分等信息来推荐新的书籍。

通过这些数据,系统可以发现读者偏好的作者、特定类型的书籍或者主题。

同时,它也可以分析新书的主题、分类、关键词等信息,以便建立新书分类,为读者提供更优质的推荐服务。

数据挖掘技术的应用带来了很多好处。

首先,通过数据挖掘技术分析读者历史,系统可以精确识别读者的兴趣爱好,并提供更满足读者需求的新书推荐。

其次,基于数据挖掘的新书推荐系统还可以大大提高图书馆的读者活跃度和流量。

最后,图书馆新书推荐系统还可以提高馆内藏书利用率,提升资源利用率。

二、基于数据挖掘的新书推荐系统的优缺点尽管基于数据挖掘的新书推荐系统具有很多优点,但它也有一些缺点。

优点:1.个性化推荐:基于数据挖掘的新书推荐系统可以根据读者的个性化需求和兴趣进行推荐,在一定程度上保证了效率和准确性。

2.提高效率:新书推荐系统可以在大量数据中快速准确地找出读者可能喜欢的图书,提高了图书馆的效率。

3.促进阅读:新书推荐系统可以在读者没有方向和导向的情况下为其推荐新书,以此扩大读者的阅读范围,促进阅读兴趣。

基于数据挖掘的高校图书馆网站个性化推荐系统

基于数据挖掘的高校图书馆网站个性化推荐系统
11 图书 馆 网站 的 重要 功 能 .
图书 馆 的网站 是一个 以 资源 、服 务 和读者 为 中心的
目前图 书馆 网 站 的功用 主要 体现 在 3个 方 面 : () 1 介绍 本馆 的概况 和服务 , 使更 多的人 了解并 愿意 利 用 图书馆馆藏 , 同时加强 与用户 的交 流 , 方便 用户 对 图书馆 各项工 作 提 出建议 。( ) 2 提供联 机检 索 , 提 示 馆藏情 况和流 动情 况 ,使 用户 节省获取 图书馆资 源所 需 的时 间和 精力 。( ) 3 提供 电子资 源信息 服务 , 使 用户更 加方便 地 获得资 料 ,这 一点包 括 的内容很 多, 如数 据库 、 电子 图书 、 电子期 刊等等 , 这将逐 渐成
后 的网站 日志文 件 。
裹 1 分 析 、 取 后 的 网站 日志 文 件 提
用 户 名
访 问 时 间
每秒 浏 览 网 页 的 流量 (/)浏览 网页 bs
化 的精 品信 息资源 提供给用户 [。 3 1 2 个 性化推 荐 系统 在图 书馆网站 中的应 用
21 引入 图书馆 网站 个性化推荐 系统 .
式 , 析 图 书馆 网站 网 页 间的 相 关性 , 而构 建模 拟 的 图 书馆 网站 个 性化 推 荐 系统 , 省搜 索 网 页的 时 间 。 分 从 节
关键 词 : 据 挖掘 图 书馆 网站 数 推荐 系统 数据过滤 偏好 度
中 图分 类 号 : 2 07 G5 . 2
文 献标 识 码 : A
作 者 简 介 : 琬琰 (90 )女 , 蔡 18 ~ , 本科 , 助理 馆 员 , 表 论 文数 篇 , 与 项 目 3项 , 作 1部 。 发 参 著
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数字图书馆中数据挖掘技术研究与应用

数字图书馆中数据挖掘技术研究与应用

数字图书馆中数据挖掘技术研究与应用随着数字化时代的到来,数字图书馆已经成为了学术界和文化界的重要资源,涉及到的信息量也越来越大。

由于大量的数字信息难以被人工处理,因此数据挖掘技术开始在数字图书馆中得到广泛应用。

一、数字图书馆中的数据挖掘技术数据挖掘技术是指通过自动分析大量数据,从中提取有效信息和知识的一种技术。

数字图书馆中所涉及的信息形式多样,如电子书籍、期刊、音频和视频等,需要不同的数据挖掘技术进行处理,以便更好地为用户提供个性化的服务。

1. 文本挖掘技术文本挖掘技术是指通过自然语言处理、信息检索、统计学和机器学习等方法,对文本信息进行分析和提取,从而发现它们之间的关系和规律。

数字图书馆中的电子书籍和期刊等大量的文本信息需要进行语义分析和主题挖掘,以便为用户提供更加精准的检索服务。

2. 图像挖掘技术图像挖掘技术是指对数字图像进行语义分析和特征提取,以便得出图像的类别、特征和表达方式等信息。

数字图书馆中的图片信息需要进行人脸识别、图像分类和图像检索等处理,以便为用户提供更加便捷和精准的浏览服务。

3. 音视频挖掘技术音视频挖掘技术是指对音频和视频信息进行特征提取和语义分析,以便得出音视频的内容和表达方式等信息。

数字图书馆中的音频和视频资源需要进行音频识别、语音翻译、视频分类和视频检索等处理,以便为用户提供更加高效和个性化的服务。

二、数字图书馆中的数据挖掘应用数字图书馆中的数据挖掘技术可以帮助用户更加高效地获取所需要的信息,同时也可以帮助图书馆管理人员更加有效地管理和维护图书馆资源。

1. 个性化推荐服务数字图书馆中的数据挖掘技术可以对用户的浏览历史、借阅记录和行为模式等进行分析,从而为用户提供个性化的图书推荐服务,让用户更加便捷地获取所需信息。

2. 图书馆资源维护和管理数字图书馆中的数据挖掘技术可以对图书馆资源的使用情况、损坏和流失情况等进行分析,从而帮助图书馆管理人员更加有效地管理和维护图书馆资源,还原图书馆的文化价值。

大数据时代下公共图书馆书目推荐套餐化服务

大数据时代下公共图书馆书目推荐套餐化服务

王慧:大数据时代下公共图书馆书目推荐套餐化服务IWang Hui:Books Recommended Package Services of Public Libraries in the Era of Big Data大数据时代下公共图书馆书目推荐套餐化服务王慧摘要公共图书馆为了让读者找到适合自己的书,并引领大众进行阅读,推荐和推广阅读书目尤为重要。

图书馆根据读者的阅读行为,通过专家推荐、读者互动、数据挖掘等方式,尝试按不同类型的读者群的不同阅读目的、兴趣或自主要求,按主题或需求进行关联,形成若干类型图书的集合体,将套餐化的书目推荐给读者,将是大数据时代阅读推广服务的深化。

关键词公共图书馆书目推荐阅读套餐化个性化阅读阅读推广分类号 G252.1DOI10.16810/ki.1672-514X.2016.12.010Books Recommended Package Services of Public Libraries in the Era of Big DataWang HuiAbstract Recommending and promoting reading bibliography is particularly important for public libraries to help the readers find suitable books to read,and to lead the public to carry out more and deeper reading.According to the readers’reading behavior and through the experts’recommendation,the readers’interaction,and data mining etc.,the public libraries try to relate the books by topics and demands,in order to form the aggregations of different types of books and form the package of recommended bibliography to the readers according to different types of readers with different reading purposes,interest and independent requirements.This will be the development of reading promotion service in the era of big data. Keywords Public library.Bibliographic recommendation.Reading package.Personalized reading.Reading promotion.公共图书馆为之努力的目标,应该如印度图书馆学之父阮冈纳赞所提出的“书是为了用的,每个读 者有其书,每本书有其读者,节省读者时间……”那 么怎样才能让读者找到适合自己的图书阅读呢?对 于向大众开放的公共图书馆而言,推荐和推广阅读书目就显得尤为重要。

基于大数据挖掘的数字化图书馆服务新模式研究

基于大数据挖掘的数字化图书馆服务新模式研究

基于大数据挖掘的数字化图书馆服务新模式研究
常雅红
【期刊名称】《图书情报导刊》
【年(卷),期】2016(000)007
【摘要】大数据环境对图书馆系统结构、服务模式等提出了新的要求。

研究了基于大数据挖掘的数字化图书馆服务新模式,分析了大数据环境下图书馆系统的开放式结构、移动互联体系以及信息化服务模式,根据图书馆使用数据特征,给出了数据挖掘方法并通过实例予以说明,在此基础上,提出了基于大数据挖掘的图书馆服务新模式,包括客户定制化服务、移动服务、智能化推送服务以及智能化图书馆管理服务。

【总页数】5页(P11-15)
【作者】常雅红
【作者单位】山东财经大学图书馆,山东济南250014
【正文语种】中文
【中图分类】G250.76
【相关文献】
1.基于大数据挖掘的数字化图书馆服务新模式研究
2.基于大数据挖掘技术的高职图书馆阅读推广研究综述
3.基于案例分析的高校图书馆阅读推广服务新模式研究——以哈尔滨理工大学图书馆为例
4.基于大数据挖掘与知识发现的智慧图书馆构建策略研究
5.基于智能制造和大数据挖掘的农机数字化设计研究
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基于数据挖掘的图书馆书目推荐套餐化服务研究
关键词:数据挖掘;公共图书馆;书目推荐
摘要:文章分析了图书馆书目推荐套餐化服务的意义,介绍了书目推荐套餐化服务的思路和方法,指出了书目推荐套餐化服务应注意的问题。

中图分类号:G250文献标识码:A文章编号:1003-1588(2017)11-0126-02
随着信息技术及互?网技术的不断发展,图书馆服务也面临着新的机遇和挑战。

读者在利用图书馆资源的同时,也留下了许多重要的信息和数据,如读者个人信息、流通借还数据、书目检索记录等。

通过数据挖掘可以搜索出其中有价值的信息,为图书馆开展书目推荐套餐化服务提供依据,从而提高图书馆整体服务水平。

1图书馆书目推荐套餐化服务的方法
书目推荐在我国源远流长,它在读书治学的过程中起着十分重要的作用,是阅读选择过程中的重要辅助工具。

书目推荐对于喜欢读书的人,尤其是对于阅读起步者来说,起着向导的作用[1]。

1.1根据不同阅读群体分类
图书馆书目推荐套餐化服务包括专业套餐、基础套餐、
热点套餐、名师套餐、名人套餐、定制套餐等。

①专业套餐。

专业套餐是指图书馆根据读者的目的性和专业性制订的书
目推荐套餐。

如有关维权、育儿、资格考试、家教、健康养生方面的书籍等[2]。

②基础套餐。

基础套餐是指图书馆围绕大众读者需要阅读的基本书目而制订的书目推荐套餐。

如:史志、科普、社科、文学等书目。

③热点问题套餐。

热点问题套餐是图书馆根据不同时期社会热点问题编制的套餐,满足读者对热点问题深度了解的需要。

如:与“21世纪海上丝绸之路”相关的图书。

④名师套餐。

名师套餐是图书馆邀请著名学校校长、教师参加编制的书目套餐,以带动青少年有计划地阅读人生有价值的书籍。

⑤名人套餐。

名人套餐是图书馆根据大众关注的名人,把不同的名人读过的书或正在读的书编成套餐供读者选择,利用名人效应引导读者读更多的书。

⑥定制套餐。

定制套餐是图书馆根据特定读者特定的读书目的编制的套餐。

1.2根据不同阅读周期分类
图书馆书目推荐套餐化服务包括长期套餐、短期套餐、临时套餐等。

①长期套餐。

是指读者需要终身阅读的书目。

如国学经典图书。

人们通过阅读经典著作,可以从中领会亘古不变的真理,启迪智慧。

②短期套餐。

是指人在不同时期内应该阅读的书目,它不仅让读者知道要读哪些书,而且让读者阅读有了计划性和紧迫感。

如:每个人在升学、就业、
工作等不同阶段需要阅读的图书是不同的,阅读的图书会呈现出交叉性,图书馆应在掌握读者需求的基础上,为其提供合适的套餐。

③临时套餐。

是指读者因为临时需求需要阅读的书目。

图书馆根据不同的阅读周期为读者提供书目推荐套餐化服务,可以让读者有针对性地阅读,有助于其提高阅读效率,同时也提高了图书馆的服务质量。

1.3根据书籍不同属性分类
图书馆书目推荐套餐化服务的内容包括区域套餐、主题套餐、风格套餐、获奖套餐、作者套餐等。

读者可根据自身的阅读目的、阅读习惯、阅读喜好选择阅读书目,明确自己的阅读方向[3]。

2图书馆书目推荐套餐化服务的意义
书目推荐套餐化是指图书馆根据读者的阅读行为,通过数据挖掘,按不同类型读者群的不同阅读目的、兴趣或自主要求,按主题或需求进行关联,形成若干类型图书的集合体,以供读者进行选择或推荐给读者进行阅读[4]。

2.1书目推荐套餐化是满足读者个性化阅读需求的必然选择
随着互联网的迅速发展,读者获取信息的渠道越来越多,同时可供选择的图书也越来越丰富。

但是很多读者在阅读方面呈现出盲目性的特点,他们并不知道自己应该选择什么样的图书,对于阅读方法也是一知半解。

不同读者有不同
的阅读爱好,传统的书目推荐方法无法满足读者的个性化阅读需求。

而套餐化书目推荐是依据读者的阅读特点进行推荐的,具有很强的针对性。

同时,套餐化书目推荐也是为了适应多元社会化阅读的需要。

过去,大众阅读的书目重复率很高,以文学作品为例,先是红色作品、经典名著“一统天下”,后来是言情小说、武侠小说受到热捧。

但现在很难有某一类作品还像以前那样能覆盖几乎所有的读者群[5]。

此外,图书馆开展套餐化书目推荐有利于价值阅读的形成[6]。

2.2开展套餐化书目推荐是推进全民阅读的有效途径
开展“全民阅读”活动,是中央宣传部、中央文明办和新闻出版总署贯彻落实党的十六大关于建设学习型社会要
求的一项重要举措。

在阅读活动中,读者首先面临的就是“读什么”的问题,图书馆如果能为不同年龄、不同群体的读者提供推荐书目,无疑有助于阅读活动的有序开展,有助于更多的人从浅阅读逐渐走向深度阅读。

近年来,图书馆虽然都在大力开展全民阅读,部分图书馆在导读工作上也做了许多探索,但如何让大众都来读书、多读书、读好书、更有效地读书,以及通过读书更加有效地推动社会实践、催生现实生产力等,还缺乏具体、有效的措施。

书目推荐套餐化服务可以满足不同层次读者多样化、个性化的阅读需求,该服务对于推动全民阅读向纵深发展也是非常重要的[7]。

3图书馆开展套餐化服务需要注意的问题
3.1利用现代化技术,提升服务质量
在大数据时代背景下,各种数据处理、数据储存、数据收集、数据利用等技术的不断进步和发展,使图书馆对各种读者信息、图书信息、评价信息的收集更加广泛,利用更加专业,同时,也使图书馆书目推荐套餐化服务更及时、更公正、更客观。

目前,很多图书网站推荐的个性化书目,都是工作人员在对读者的阅读痕迹、阅读习惯等进行跟踪和过滤后产生的。

图书馆是文化信息收藏中心和文化传播中心,在大数据时代背景下,应利用现代化技术,促进服务质量的提升。

笔者认为,图书馆书目推荐套餐化服务应遵循以下几点:①图书馆针对读者图书借阅过程中所形成的数据进行统计,编制出借阅率较高的图书目录。

②筛选和甄别各种书目,建立书目数据库,使图书馆书目推荐套餐化服务更专业。

③图书馆应采用Web2.0技术,通过Wiki、Tag、Mashup等技术软件,广泛采集图书评价、评述,形成基于读者自我体验的推荐书目。

④图书馆应利用集成管理系统对读者的阅读喜好、阅读痕迹、阅读习惯进行定期跟踪,及时了解哪些图书具有推荐价值,整理汇编出各类热门、流行与实用的书目清单,使图书馆书目推荐套餐化服务更加全面,更加有效。

3.2重视专家推荐,提高书目的实用性
由于专家对于特定领域的研究具有一定的广度和深度,
因此,这些书目具有很强的实用性和权威性,可以引导读者进行阅读。

因专家编制的书目具有很强的专业性,所以图书馆在邀请专家编制书目推荐套餐时,需要全面了解专家的特长和专业,并结合图书馆的实际情况,与专家进行有效的交流和沟通,在充分尊重专家意见的基础上,及时把读者的意见反馈给他们,并提出切实可行的修改意见,以便进一步完善阅读推荐书目。

3.3构建交流平台,提倡读者互荐好书
在信息化社会中,每天都有各种不同的新知识出现,为了适应社会的发展,人们必须不断调整知识结构。

因此,图书馆可以为读者提供交流平台,使读者不仅可以在第一时间分享自己的阅读书目和阅读经验,同时也可以为其他读者推荐实用性强的书目,帮助其他读者更好地阅读。

笔者认为,图书馆可以在其网站上设立“推荐书目”栏目,让读者互相推荐好书,也可以通过图书馆微信公众号对“推荐书目”栏目进行宣传,让更多的读者关注阅读推广活动,提高活动的参与度和影响力。

及时了解读者的阅读热点和阅读动向,有利于图书馆为读者整理和编制更具价值和实用性的书目。

4结语
互联网和信息技术的发展,为图书馆带来了新的发展机遇,随着全民阅读的持续推进,越来越多的读者走进图书馆,这也给图书馆原有的服务模式带来了挑战。

因此,图书馆应
抓住机遇,力求创新,在掌握读者阅读需求的基础上,提供书目推荐的套餐化服务。

只有这样,图书馆才能满足读者的个性化阅读需求,从而提高服务的质量和核心竞争力。

参考文献:
[1]高雄.构建阅读社会,从推荐书目开始[J].图书馆论坛,2010(10):4-6.
[2]张骏毅,鲁萍,刘念.以知识的个性化智能推送服务,加强MOOC与图书馆的融合[J].农业图书情报学刊,2016(12):171-173.
[3]任金红.政府购买图书馆服务的困境与出路[J].图书馆研究,2016(3):101-105.
[4]郑德俊,沈军威,张正慧.移动图书馆服务的用户需求调查及发展建议[J].图书情报工作,2014(7):46-52.
[5]龙梅,易丰.智慧学科馆员:图书馆智慧型服务模式的构建者[J].教育文化论坛,2015(3):59-62.
[6]张鹤明.试论推?]书目与图书馆阅读推广[J].图书馆界,2013(6):92-94.
[7]王慧.大数据时代下公共图书馆书目推荐套餐化服务[J].新世纪图书馆,2016(12):35-37.
(编校:马怀云)。

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