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    题名 作者 年代 出处 被引量
1国内图书馆数据挖掘研究显示文摘目前,国内对于图书馆数据挖掘在资源建设、个性化信息服务、图书馆管理等方面的研究均有不少成果。但是,国内对图书馆数据挖掘的研究仍处于初级阶段,需作进一步深入研究。牛根义 2009现代情报2009,29,1:20
2基于SOM神经网络的高校图书馆个性化推荐服务系统构建显示文摘资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建高校图书馆用户个性化推荐服务系统。最后对系统进行有效性验证,实现了图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。通过用户与文献资源特征的相关性计算,进一步识别用户的兴趣点和所在聚类集。刘爱琴 李永清 2018图书馆论坛2018,38,4:15
3数据挖掘在数字图书馆中的应用研究综述显示文摘论文从数字图书馆读者分析、资源建设、个性化服务等几方面对数据挖掘技术在数字图书馆中的研究和应用现状作了简要述评,并提出了数据挖掘应用于数字图书馆的进一步发展方向。李文阔 李永先 2012新世纪图书馆2012,,2:10
4图书馆个性化服务中的Web日志分析技术研究显示文摘通过总结国内外日志分析研究,发现日志分析研究主要集中在应用研究领域。在明确日志分析基本概念、研究方法与工具、预处理技术、聚类与分析技术的基础之上,探讨图书馆个性化服务中日志分析的实现,并构建了图书馆日志分析系统模型。陈雅 谭华军 郑建明 2011图书馆杂志2011,30,7:9
5高校数字图书馆个性化服务模型探究显示文摘信息资源的爆炸式增长,数字图书馆的传统模式已经不再适应具有较高信息素养的读者的需求。通过对传统高校数字图书馆个性化服务系统中的用户模型、图书使用模型、推送方式的研究,分析现有图书馆个性化服务系统在用户需求模型、用户使用模型、推送方式等方面的不足,提出新的图书馆个性化服务模型,并列举新的个性化服务模型的优势所在。孙士新 李海燕 2011四川理工学院学报(社会科学版)2011,26,1:8
6基于购物篮理论的图书借阅数据挖掘显示文摘[目的/意义]旨在为优化图书采购,提高纸质图书流通效率提供参考。[方法/过程]借鉴超市购物篮分析理论,利用描述分析、Apriori关联规则等数据挖掘方法,对西南政法大学图书馆近8年的借阅数据进行多维度展示。[结果/结论]图书馆在采购图书方面应倾向于院系师生对图书的需求采集,同时根据借阅情况对采购复本进行有选择的控制,降低图书采购成本;改变传统的排架方式,针对强关联图书和热门图书进行专门归置,以期进一步提高借阅量。吕俊杰 2019情报探索2019,,5:6
7高校数字图书馆个性化服务系统构架的设计显示文摘随着计算机技术的快速发展,高校图书馆拥有了丰富的数字图书资源,读者面对海量的图书资源库很难找到自己想要的图书,如何让读者准确、快速、便捷的找到所需要的图书是图书管理系统目前面临的问题。现有图书馆绝大多数是使用了传统的图书管理系统,虽然能满足读者日常借阅图书的需要,但是读者还是希望花费尽量少的时间,就能找到最适合自己的图书。该文以高校数字图书馆个性化服务系统作为切入点,提出高校数字图书馆个性化服务系统的新构架。该构架充分挖掘用户兴趣,在建立用户模型、图书模型中使用了RSS技术,准确推送用户需要的信息。毛晓东 2011电脑知识与技术(过刊)2011,17,4X:5
8数据挖掘技术在图书情报领域中的应用研究现状——基于CNKI中文科技文献数据的内容分析显示文摘本文以国内权威的CNKI系列全文数据库1995-2007年间登载的相关文献数据为基础,利用基于关键词词频统计的内容分析方法,对数据挖掘技术在我国图书情报领域中的应用研究状况进行了比较全面的分析,揭示了研究的重点主题,分析了研究中存在的问题,以期为相关研究工作的深化发展提供参考。田红 2009现代情报2009,29,9:5
9基于SOM神经网络的高校图书馆个性化需求挖掘系统研究显示文摘借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。刘爱琴 李永清 2017数字图书馆论坛2017,,10:5
10基于情境感知的高校图书馆个性化服务模式研究显示文摘本文研究了基于情境感知的高校图书馆个性化服务模式原理与实现。研究发现,基于情境感知的高校图书馆个性化服务模式,包括高校图书馆个性化空间感知服务、个性化定制服务、个性化推荐服务、个性化检索服务和个性化互动服务,为高校图书馆的高效、精准服务,提供了有利支撑。本文从保障隐私安全、开发多类型服务、提升个性化服务能力3个角度,提出了基于情境感知的高校图书馆个性化服务模式应用建议。苏瑞竹 张轲 2022图书馆工作与研究2022,,7:4
11图书情报领域个性化服务研究热点和演化趋势分析显示文摘大数据时代背景下,个性化服务研究在各领域都备受关注,以图书情报领域为例,分析近10年图书情报领域个性化服务研究的热点及演化趋势,为该领域进一步研究提供参考。以中国知网CNKI中2009-2018年收录的个性化服务研究期刊文献为研究对象,采用文献计量方法,借助SATI、Citespace分析工具,对国内个性化服务研究现状、研究热点、演化趋势进行可视化分析。综合分析,我国近10年图书情报领域个性化服务研究热点的主题集中在3个方面:图书馆个性化服务、图书馆服务技术应用和个性化服务内容,研究演化过程主要分为2009-2012年和2013-2018年两个阶段。张园芳 2020科技创业月刊2020,33,2:3
12基于数据挖掘技术的高校图书馆个性化服务显示文摘通过对2005—2010年十年间关于数据挖掘在高校图书馆个性化服务方面的应用的文章进行综述,总结现在的研究现状;在此基础上提出数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务的新要求,建立互动式的个性化服务,建立好书推荐栏,利用数据挖掘对馆藏进行优化,建立小型院系数据库;最后,对数据挖掘应用于高校图书馆个性化服务做出展望。叶艳 2016兰台世界2016,,6:3
13基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化服务显示文摘在数字图书馆背景下,用户对信息的个性化需求日益显著。本文在概述数字图书馆个性化服务的基础上,以高校数字图书馆个性化服务为切入点,探讨了数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用。舒予 张黎俐 2015知识经济2015,,5:3
14Web挖掘技术在高职院校数字图书馆个性化服务中的应用研究显示文摘当前,随着高等职业院校需求信息的丰富,以及互联网所提供的海量信息时代的到来,图书馆用户在网络当中查询真正需要的信息已经变得复杂废时。随着信息技术的不断发展,图书馆用户对于个性化服务的要求越来越普遍。将Web挖掘技术运用在高职院校图书馆个性化服务当中,不仅效率高、安全性高、风险低,而且有着很好的发展前景。文章在分析了高职院校数字图书馆个性化服务重要性的基础上,研究了Web挖掘技术,以及Web挖掘技术在高职院校数字图书馆个性化服务中的具体应用。梁杰 2015科技资讯2015,13,8:2
15数据挖掘技术下图书馆个性化服务探析显示文摘在数字图书馆背景下,读者对个性化信息服务的需求也越来越高,本文在概述数据挖掘的基础上,以高校数字图书馆个性化服务为切入点,探析了数据挖掘技术在高校图书馆个性化服务中的应用。洪丽平 李庆华 杨燕梅 关庆娟 2017福建电脑2017,33,4:1
16Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务显示文摘伴随时代的进步与发展,各种新技术也层出不穷,Web数据挖掘技术是当今时代应用比较广泛的一种新技术,该技术是数据挖掘和Web领域相结合的产物,其在高校数字化图书馆的建设过程中发挥了重大作用,本文就针对Web数据挖掘与高校数字图书馆个性化服务进行了分析和研究。孟玫 2017电子技术与软件工程2017,,17:1
17高校数字图书馆个性化服务关键技术探究显示文摘各项信息技术的发展为高校数字图书馆个性化服务提供了可能,通过对高校图书馆个性化服务现状的调研,提出了高校数字图书馆个性化服务可行的策略和关键技术。孙士新 李海燕 王甫成 2010西昌学院学报(自然科学版)2010,24,2:1
18个性化服务在网络技术教学中的应用显示文摘随着课堂教学从'以教师为中心'向'以学生为中心'的转变,教学服务的个性化成为未来教学改革的一个方向。本文针对高职院校学生现状,提出结合实际采用个性化教学,将对学生各方面能力的培养起到事半功倍的作用。孙士新 李海燕 2009安徽科技2009,,10:1
19移动网络普及背景下的移动数字图书馆系统构建显示文摘移动网络技术不断革新对信息服务机构提出了新的挑战,在移动网络日益普及的背景下,越来越多的图书馆重视移动图书馆系统构建。分析移动图书馆发展现状,提出移动图书馆系统构建需要的环境要求和技术要求。杨景光 2015图书馆研究2015,45,1:1
20Web数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用显示文摘该文首先介绍了数字图书馆的基本概念及其特点,其次对Web数据挖掘进行了系统的阐述,其中重点介绍了Web数据挖掘的分类及存在的一些难点,最后重点介绍了Web数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用。张燕 布海乔 2013电子制作2013,21,17:1
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