2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
已閱讀1頁,還剩67頁未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,人們積累的數(shù)據(jù)量急劇增長,如何從海量的數(shù)據(jù)中提取有用的知識成為當(dāng)務(wù)之急。大數(shù)據(jù)背景下的智慧圖書館業(yè)務(wù)將面臨以結(jié)構(gòu)復(fù)雜、內(nèi)容多樣的數(shù)據(jù)為對象、以深度內(nèi)容挖掘?yàn)槟康牡膶I(yè)化要求。圖書館不僅需要通過結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)了解現(xiàn)在讀者需要什么服務(wù),更需要利用大量的非結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)做多維度的分析,感知讀者的真實(shí)需求,為讀者提供個性化服務(wù)。
  個性化推薦技術(shù)的出現(xiàn)為圖書館的圖書推薦服務(wù)提供了一個良好的解決思路。本文以自適應(yīng)

2、個性化圖書推薦算法為研究目標(biāo),以圖書館的流通業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)為研究對象,結(jié)合協(xié)同過濾推薦、上下文感知推薦、用戶行為特征分析處理、用戶興趣模型表示等相關(guān)技術(shù),研究和分析解決圖書館個性化服務(wù)的方法,并通過實(shí)驗(yàn)證明了這種圖書推薦算法的可行性和有效性。本文的研究工作主要包括以下幾個方面:
  (1)改進(jìn)了讀者興趣模型表示方法。針對協(xié)同過濾算法“用戶—項目”評價矩陣存在的稀疏性問題和可擴(kuò)展問題,采用《中圖法》的圖書分類標(biāo)準(zhǔn),設(shè)置圖書類別,生成基于圖

3、書分類號的“讀者—圖書類型”評價矩陣,并給出了讀者對某類圖書偏好值的計算公式,以此構(gòu)建讀者興趣模型。
  (2)利用時間上下文信息,改進(jìn)了基于用戶的協(xié)同過濾算法。結(jié)合行為特征處理技術(shù),挖掘讀者正反饋行為中時間上下文信息與讀者興趣變化的相互關(guān)系,按讀者借書行為發(fā)生時間的先后和圖書借期長短對讀者借閱圖書的行為設(shè)置權(quán)重,預(yù)測目標(biāo)讀者對目標(biāo)圖書的感興趣程度,提高個性化推薦的精準(zhǔn)度。
  (3)給出了基于讀者負(fù)反饋行為的分析處理方法。

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論