數字圖書館個性化服務的應用系統(tǒng)設計與實現(xiàn).pdf

1、數字圖書館不僅僅為讀者提供實用的信息資源，還需要對于不同的用戶提供個性化的信息服務，以提升數字圖書館的服務質量和水平，提高資源信息的利用率。隨著信息技術和網絡技術的發(fā)展，以及圖書館的數字資源越來越豐富和完善，這一切都成為可能。
　　本文根據數字圖書館的個性化服務的需求，提出了一種基于Web的數字圖書館個性化服務機制及其相關算法。主要工作如下:
　　1.本文對數據挖掘領域中的Web挖掘技術所涵蓋的理論做了比較深入的分析和闡述。

2、在分析當前提供個性化服務的內涵、特征和方式的基礎上，指出了目前解決圖書館個性化信息服務中尚存的問題。
　　2.針對傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法中存在數據稀疏性和冷啟動的不足，提出了基于用戶興趣傳播的協(xié)同過濾算法。在這個算法當中不僅解決用戶的興趣的相似性計算問題，又考慮到了其他的鄰居的用戶對于目標用戶的興趣的偏好的影響。在數據稀疏性的情況下保證了算法的有效性。仿真實驗說明算法具有可行性和有效性。
　　3.設計并實現(xiàn)基于Web日志挖掘的個

3、性化推薦系統(tǒng)原型。采用改進的Apriori算法對數據預處理階段得到的事務數據庫進行頻繁訪問模式的挖掘并生成關聯(lián)規(guī)則。根據頻繁訪問模式和關聯(lián)規(guī)則自動生成推薦內容，在線提供給用戶。通過對建立用戶興趣模型庫所涉及到的各項技術內容的分析，設計了基于自動建模技術、向量空間模型表示法和相應的數據挖掘算法的用戶興趣模型庫。
　　4.本文提出了在線和離線部分分離設計、融合實現(xiàn)個性化推薦的設計思想，分析了系統(tǒng)從數據準備、數據收集和對用戶興趣模型的建