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读者决策采购在国内高校图书馆实现的问题和解决办法 被引量:42
1
作者 侯君洁 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2013年第4期115-119,共5页
读者决策采购是一种馆藏资源建设的有效途径。文章通过对国外高校图书馆读者决策采购项目以及国内高校读者荐购现状的分析研究,总结了国内高校读者荐购模式所存在的缺陷,并试图结合国外的PDA项目,找到若干在国内高校图书馆实现读者决策... 读者决策采购是一种馆藏资源建设的有效途径。文章通过对国外高校图书馆读者决策采购项目以及国内高校读者荐购现状的分析研究,总结了国内高校读者荐购模式所存在的缺陷,并试图结合国外的PDA项目,找到若干在国内高校图书馆实现读者决策采购模式的方法。 展开更多
关键词 读者决策采购 读者荐购 馆藏资源建设 大学图书馆
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智慧图书馆中基于用户画像的图书推荐研究 被引量:41
2
作者 李晓敏 熊回香 +1 位作者 杜瑾 景紫薇 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2021年第7期15-22,共8页
【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者和图书的相似度,实现基于... 【目的/意义】利用用户画像以及个性化推荐算法实现智慧图书馆中的图书推荐。【方法/过程】从构建智慧图书馆用户画像的自然属性、兴趣属性、社交属性三个数据维度出发,借助相似度计算方法分别计算不同维度读者和图书的相似度,实现基于相似读者和相似图书的虚拟图书推荐,阐述了借助智慧图书馆的先进技术实现基于位置的实体图书推荐。【结果/结论】实验结果表明将用户画像用于智慧图书馆图书推荐可提升图书馆个性化服务能力,针对读者实现精准推荐。【创新/局限】基于用户画像的图书推荐从多个维度进行组合推荐,实现了智慧图书馆虚拟图书和实体图书的个性化推荐,提高了推荐质量,为提升智慧图书馆个性化服务具有一定的借鉴意义。局限在于选取的读者以及图书数量较少。 展开更多
关键词 智慧图书馆 用户画像 多维度数据 个性化 图书推荐
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Apriori算法在图书推荐服务中的应用与研究 被引量:32
3
作者 林郎碟 王灿辉 《计算机技术与发展》 2011年第5期22-24,28,共4页
数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一。当今数字图书馆个性化服务已成为图书馆服务模式的主流,图书推荐服务是其重点之一。关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术之一,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产... 数据挖掘是近年来数据库领域研究的热点问题之一。当今数字图书馆个性化服务已成为图书馆服务模式的主流,图书推荐服务是其重点之一。关联规则Apriori算法是数据挖掘的关键技术之一,主要是找出数据库中的所有频繁项集,然后由频繁项集产生关联规则。针对传统的Apriori算法存在的缺陷,利用"分割-整合"的思想改进了Apriori算法。将改进后的Apriori算法应用到图书推荐服务应用模型当中,并进行数据挖掘测试,通过与传统Apriori算法进行对比,改进后的Apriori算法的实际运行效果有明显的改进。 展开更多
关键词 数据挖掘 关联规则 APRIORI算法 图书推荐
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高校图书馆读者网上荐书的调研与思考 被引量:24
4
作者 刘丽静 《图书馆杂志》 CSSCI 北大核心 2012年第6期53-55,共3页
随着网络技术的发展和读者信息需求的日益增长,读者网上荐书成为图书馆采访选书工作的辅助方式之一。文章通过调研20所高校图书馆读者网上荐书的现状,分析了现有荐书模式的特色和不足,提出了完善图书荐购系统的措施。最后介绍了PDA读者... 随着网络技术的发展和读者信息需求的日益增长,读者网上荐书成为图书馆采访选书工作的辅助方式之一。文章通过调研20所高校图书馆读者网上荐书的现状,分析了现有荐书模式的特色和不足,提出了完善图书荐购系统的措施。最后介绍了PDA读者决策采购模式的新理念。 展开更多
关键词 高校图书馆 图书荐购 服务模式 读者决策采购
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融合用户智能标签与社会化标签的推荐服务 被引量:17
5
作者 贾伟 刘旭艳 徐彤阳 《情报科学》 CSSCI 北大核心 2019年第10期120-125,共6页
【目的/意义】通过对用户和资源进行挖掘帮助用户找到自己感兴趣的资源已成为新网络环境下普遍存在的服务方式之一,图书资源推荐服务不仅可以提高图书资源利用率,而且对于满足读者需求、提高用户满意度具有重要现实意义。【方法/过程】... 【目的/意义】通过对用户和资源进行挖掘帮助用户找到自己感兴趣的资源已成为新网络环境下普遍存在的服务方式之一,图书资源推荐服务不仅可以提高图书资源利用率,而且对于满足读者需求、提高用户满意度具有重要现实意义。【方法/过程】针对目前图书推荐过程中存在的问题,提出融合人工智能和社会化标签的方法实现书目推荐的思路,在深入分析用户兴趣与社会化标签、相似用户群之间的关系的基础上,提出一种融合用户智能标签与社会化标签的推荐方法,并给出该推荐方法的详细流程。【结果/结论】实验结果表明,与传统的方法相比,本文提出的融合方法具有更好的效果。 展开更多
关键词 用户智能标签 社会化标签 图书推荐 深度学习
原文传递
基于Apriori数据挖掘算法的信息推荐图书管理系统设计 被引量:16
6
作者 陈海军 《现代电子技术》 北大核心 2019年第23期115-119,124,共6页
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... 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。 展开更多
关键词 信息推荐 图书管理 APRIORI算法 数据挖掘 关联规则 个性化推荐
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面向用户属性的个性化图书推荐方法探究 被引量:14
7
作者 彭博 《图书馆工作与研究》 CSSCI 北大核心 2017年第10期118-123,共6页
在大数据时代,个性化精准推荐的价值愈加凸显。在二分网络推荐算法基础上,本文提出引入包含用户属性和图书分类信息的三部图推荐方法。对样本借阅数据的实验表明,该推荐方法可以针对不同读者提供满足不同专业需求的借阅推荐。
关键词 图书推荐 三部图 数据挖掘 推荐算法
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基于INNOPAC系统构建清华大学图书馆读者荐书服务模式 被引量:14
8
作者 王平 周虹 +1 位作者 吴冬曼 姜爱蓉 《现代图书情报技术》 CSSCI 北大核心 2008年第12期90-94,共5页
读者荐书服务日益成为图书馆采访工作的重点。通过对港台地区大学图书馆先进荐书模式的透彻分析和对INNOPAC书目管理系统工作流程的详细测试,清华大学图书馆总结出完整全面的读者荐书工作模式,并于2008年5月份正式向读者提供新流程的荐... 读者荐书服务日益成为图书馆采访工作的重点。通过对港台地区大学图书馆先进荐书模式的透彻分析和对INNOPAC书目管理系统工作流程的详细测试,清华大学图书馆总结出完整全面的读者荐书工作模式,并于2008年5月份正式向读者提供新流程的荐书服务。 展开更多
关键词 高校图书馆 INNOPAC系统 图书荐购 服务模式
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高校读者微博荐购图书的应用探析 被引量:14
9
作者 陈大莲 《图书馆工作与研究》 CSSCI 北大核心 2014年第2期58-61,共4页
图书荐购已经成为高校读者参与图书馆文献资源建设的主要形式,是读者享受图书馆个性化服务的重要内容。利用微博平台荐购图书是近年出现的一种新的读者荐购形式,具有无可比拟的优势,主要体现在四方面:荐购的便利性、形式的多样性、信息... 图书荐购已经成为高校读者参与图书馆文献资源建设的主要形式,是读者享受图书馆个性化服务的重要内容。利用微博平台荐购图书是近年出现的一种新的读者荐购形式,具有无可比拟的优势,主要体现在四方面:荐购的便利性、形式的多样性、信息的开放性、裂变的传播优势。目前,微博荐购图书还处于起步阶段,也存在一些不足,需要通过加强宣传、引入激励机制、健全快速的信息反馈机制、设立采编部微博等策略来完善微博荐购图书工作。 展开更多
关键词 微博 高校读者 图书荐购
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阅读推广推荐书目的自动生成研究 被引量:13
10
作者 明均仁 周知 陈雪 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第10期94-99,113,共7页
书目推荐作为阅读推广的重要手段,在培养用户阅读习惯、增强用户阅读兴趣方面有着重要的作用。文章针对书目推荐中存在的脱离用户需求、用户接受度低的问题,提出基于群体智慧的自动化书目推荐方法。通过将实验结果与武汉大学图书馆书目... 书目推荐作为阅读推广的重要手段,在培养用户阅读习惯、增强用户阅读兴趣方面有着重要的作用。文章针对书目推荐中存在的脱离用户需求、用户接受度低的问题,提出基于群体智慧的自动化书目推荐方法。通过将实验结果与武汉大学图书馆书目推荐结果进行比对与分析,发现基于群体智慧的书目推荐能更好地满足推广需求,更全面地覆盖用户兴趣,也适于大规模推广。 展开更多
关键词 阅读推广 书目推荐 高校图书馆
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基于图书语义信息的推荐方法研究 被引量:13
11
作者 严凡 张霁月 《图书馆学研究》 CSSCI 北大核心 2018年第21期40-45,共6页
图书推荐是图书馆个性化服务的重要一环,由于缺少图书内容标签和语义信息,现有图书推荐技术表现不佳。文章利用卷积神经网络的特征提取功能,对图书主题信息进行挖掘,得到图书的语义标签,然后根据图书语义特征和读者的评分记录计算读者... 图书推荐是图书馆个性化服务的重要一环,由于缺少图书内容标签和语义信息,现有图书推荐技术表现不佳。文章利用卷积神经网络的特征提取功能,对图书主题信息进行挖掘,得到图书的语义标签,然后根据图书语义特征和读者的评分记录计算读者的阅读偏好,接着利用多层神经网络将上述特征和读者的人口统计特征、图书出版信息转化为读者特征向量和图书特征向量,通过计算向量相似度将得分靠前的图书推荐给读者。实验结果表明,该方法可以有效学习图书语义和读者偏好的关联因子,有着较高的性能。 展开更多
关键词 图书推荐 语义标签 卷积神经网络 主题模型
原文传递
手机采访与荐购系统的构建与实践研究 被引量:12
12
作者 李玉芬 吴华蕾 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2014年第2期74-77,68,共5页
在对国内手机图书馆服务现状分析的基础上,研究开发手机采访与荐购系统,系统包括基于Android平台的移动客户端软件和基于Web技术的管理端软件,实现手机采访、荐购等功能;同时结合该系统实践研究,分析应用效果。
关键词 手机图书馆 移动服务 图书采访 图书荐购
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德国公共图书馆少儿书目推荐服务实践与启示——基于对德国10家“起点阅读——阅读的三个里程碑”活动成员图书馆的调查 被引量:12
13
作者 刘青 《图书馆工作与研究》 CSSCI 北大核心 2021年第4期46-51,共6页
以德国10家"起点阅读——阅读的三个里程碑"活动成员图书馆为研究样本,综合运用案头调研、电子问卷调研与邮件核查等方法分析其少儿书目推荐服务的先进做法。结果表明,德国"起点阅读——阅读的三个里程碑"活动成员... 以德国10家"起点阅读——阅读的三个里程碑"活动成员图书馆为研究样本,综合运用案头调研、电子问卷调研与邮件核查等方法分析其少儿书目推荐服务的先进做法。结果表明,德国"起点阅读——阅读的三个里程碑"活动成员图书馆在少儿书目推荐服务中,通过倡导阶梯式的阅读书目推荐、强调儿童阅读兴趣与阅读能力培养并重,为社会弱势家庭儿童提供公益性书目推荐服务,显著增强了德国公共图书馆少儿书目推荐服务效能。我国公共图书馆应借鉴该做法,以亲子阅读为契机开展分级阅读指导活动,优化少儿书目推荐服务内容,主动为弱势家庭儿童提供阅读援助,以扎实践行全民阅读国家战略。 展开更多
关键词 书目推荐 德国 公共图书馆 少儿
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基于数据分析的读者决策采购(PDA)实践与思考 被引量:11
14
作者 肖蔚 易红兵 《高校图书馆工作》 CSSCI 2018年第3期39-42,共4页
在"互联网+"加速淘汰传统产业的压力下,传统图书采购模式的弊端日益暴露。以湖南大学图书馆"读者决策采购(PDA)"模式实践为例,介绍"绿色借书通道"和"读者荐购闪借服务"情况,通过数据统计对荐... 在"互联网+"加速淘汰传统产业的压力下,传统图书采购模式的弊端日益暴露。以湖南大学图书馆"读者决策采购(PDA)"模式实践为例,介绍"绿色借书通道"和"读者荐购闪借服务"情况,通过数据统计对荐购图书月申请量、读者参与身份、荐购图书学科分布、图书馆藏等进行分析,总结了服务取得的成效和存在的问题,提出了建立完整、科学的质量评价体系,完善系统功能、保证系统稳定,利用互联网加大宣传推广力度,定期公布书单、公开处理信息,制定激励和处罚措施,保证服务开展的持续性、政策的稳定性等改进服务的建议。 展开更多
关键词 读者决策采购 图书荐购 数据分析 读者需求驱动采购
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面向“互联网+”的图书荐购模型研究与实践 被引量:10
15
作者 孔云 田春燕 +1 位作者 资芸 廖寅 《现代情报》 CSSCI 北大核心 2017年第3期90-95,共6页
面向"互联网+"时代,文章以图书荐购为研究对象,首先分析了"互联网+"时代图书采访工作发生的变化与机遇,然后分析了图书采访工作当前的应用研究进展,提出了开放式图书荐购服务模型和系统平台,接着分享了昆明理工大... 面向"互联网+"时代,文章以图书荐购为研究对象,首先分析了"互联网+"时代图书采访工作发生的变化与机遇,然后分析了图书采访工作当前的应用研究进展,提出了开放式图书荐购服务模型和系统平台,接着分享了昆明理工大学图书馆的开放式图书荐购实践情况,最后就目前存在的问题做了总结与展望。 展开更多
关键词 互联网+ 图书荐购 模型 图书采访
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耦合协同过滤推荐与关联分析的图书推荐方法研究 被引量:8
16
作者 张戈一 朱月琴 +2 位作者 吕鹏飞 刘广开 胡博然 《中国矿业》 北大核心 2017年第S1期425-430,共6页
传统的推荐算法具有各自的局限性,单纯依靠单一的算法作为推荐,严重影响了推荐系统的质量和效率。针对该问题,采用基于协同过滤推荐和关联规则推荐相结合的混和推荐技术来实现推荐系统,实验结果表明,混合推荐系统确实提高资源推荐的精... 传统的推荐算法具有各自的局限性,单纯依靠单一的算法作为推荐,严重影响了推荐系统的质量和效率。针对该问题,采用基于协同过滤推荐和关联规则推荐相结合的混和推荐技术来实现推荐系统,实验结果表明,混合推荐系统确实提高资源推荐的精度和覆盖率。 展开更多
关键词 混合推荐 协同过滤推荐 关联推荐 图书推荐
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基于鱼骨图与层次分析法的读者抱怨原因分析与对策——以西南石油大学图书馆图书荐购活动为例 被引量:10
17
作者 李显志 任杰麟 樊映影 《国家图书馆学刊》 CSSCI 北大核心 2017年第3期46-54,共9页
读者抱怨源于读者与图书馆服务之间的矛盾,是图书馆服务过程中必须面对的问题之一。以图书荐购为切入点,针对西南石油大学图书馆纸质图书荐购活动的开展情况,基于读者抱怨数据的搜集与整理,以鱼骨图形式呈现和分析读者抱怨产生的原因,... 读者抱怨源于读者与图书馆服务之间的矛盾,是图书馆服务过程中必须面对的问题之一。以图书荐购为切入点,针对西南石油大学图书馆纸质图书荐购活动的开展情况,基于读者抱怨数据的搜集与整理,以鱼骨图形式呈现和分析读者抱怨产生的原因,以层次分析法计算和限定各个原因所占权重,并以此提出图书荐购中应对读者抱怨的具体措施:提高荐购处理工作效率、加强读者荐购培训与引导、优化与完善图书荐购模式、提高图书荐购经费分配比例。 展开更多
关键词 图书馆 图书荐购 读者抱怨 鱼骨图 层次分析法
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时间上下文优化的协同过滤图书推荐 被引量:10
18
作者 梁思怡 彭星亮 +2 位作者 秦斌 林伟明 胡振宁 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2021年第3期113-121,共9页
针对高校图书馆场景存在的无显式反馈、借阅数据稀疏和传统推荐算法效果不好问题,提出基于时间上下文优化协同过滤的推荐算法,包含读者阅读行为评分、时间上下文和内容兴趣变迁3个要素。在数据准备阶段,通过制定评分转化规则、设计标准... 针对高校图书馆场景存在的无显式反馈、借阅数据稀疏和传统推荐算法效果不好问题,提出基于时间上下文优化协同过滤的推荐算法,包含读者阅读行为评分、时间上下文和内容兴趣变迁3个要素。在数据准备阶段,通过制定评分转化规则、设计标准化函数来构建一种基于用户行为操作的兴趣评分模型,以解决用户评分缺失问题;在推荐召回阶段,提出一种非线性的时间衰减模型来对评价矩阵进行优化,以提高推荐效果;在推荐排序阶段,提出一种兴趣捕捉模型对召回结果按照图书类别进行精排序,以缓解数据稀疏问题并进一步提高推荐效果。实验结果表明,文章提出的优化算法在Top5的F值较未经优化的协同过滤提升增幅达141%。 展开更多
关键词 协同过滤 图书推荐 评价矩阵 算法优化
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利用Apache Mahout部署个性化图书推荐服务 被引量:10
19
作者 刘丹 《现代图书情报技术》 CSSCI 2015年第10期102-108,共7页
【目的】通过提供个性化图书推荐,丰富图书资源发现途径,增进读者对馆藏资源的了解,促进馆藏借阅,应对图书外借量下滑问题。【方法】利用Apache Mahout,通过规范化借阅历史数据,采用布尔型基于用户的协同过滤推荐算法,使用对数最大似然... 【目的】通过提供个性化图书推荐,丰富图书资源发现途径,增进读者对馆藏资源的了解,促进馆藏借阅,应对图书外借量下滑问题。【方法】利用Apache Mahout,通过规范化借阅历史数据,采用布尔型基于用户的协同过滤推荐算法,使用对数最大似然相似度计算用户相似性,生成个性化图书推荐,并嵌入OPAC读者借阅账户页面。【结果】在OPAC中嵌入个性化图书推荐列表,基于shell脚本每10天自动更新。对于没有生成推荐的用户呈现上月10本热门图书。【局限】缺乏图书评分,存在数据稀疏性问题,未能使用基于评分预测的推荐算法。【结论】系统投入运行后受到读者的关注与好评,促发了读者借阅行为,有7.5%的读者点击查看了推荐,约3.1%的读者借阅了推荐图书。 展开更多
关键词 推荐系统 APACHE Mahout 图书推荐
原文传递
基于改进用户兴趣模型的个性化图书推荐算法(英文) 被引量:9
20
作者 赵杰 《机床与液压》 北大核心 2018年第6期193-198,共6页
为了有效提高推荐算法的精确度,提出了一种适用于个性化图书推荐的改进隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)用户兴趣模型。首先在借阅者-借阅者评分矩阵的基础上,通过增加借阅者特征信息相似度计算和借阅者-图书属性相... 为了有效提高推荐算法的精确度,提出了一种适用于个性化图书推荐的改进隐含狄利克雷分配(Latent Dirichlet Allocation,LDA)用户兴趣模型。首先在借阅者-借阅者评分矩阵的基础上,通过增加借阅者特征信息相似度计算和借阅者-图书属性相似度计算,对图书内容相似度计算方法进行了改进。然后采用LDA主题挖掘模型来实现个性化图书推荐,并给出了相应的参数估计过程。实验结果显示:相比传统算法,提出的算法具有较高的准确度,能有效对图书进行挖掘,为借阅者推荐个性化和潜在感兴的书籍。 展开更多
关键词 图书推荐 图书管理系统 LDA模型 推荐算法
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