數(shù)據(jù)挖掘在數(shù)字圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)中的應(yīng)用.pdf

1、本文針對(duì)現(xiàn)有數(shù)字圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)存在著數(shù)據(jù)分析能力欠缺、信息孤島現(xiàn)象嚴(yán)重和個(gè)性化服務(wù)單一等問(wèn)題，將數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到數(shù)字圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)，并結(jié)合計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，進(jìn)行了深入的理論和實(shí)踐研究。 論文運(yùn)用數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、聯(lián)機(jī)分析處理和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)通過(guò)對(duì)讀者、資源以及讀者對(duì)資源的訪問(wèn)等數(shù)據(jù)對(duì)象進(jìn)行分析和挖掘，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一種基于關(guān)聯(lián)挖掘和讀者興趣模型的個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)。該系統(tǒng)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)分析和挖掘以及自動(dòng)地識(shí)別讀

2、者興趣來(lái)為讀者提供個(gè)性化的服務(wù)。論文的主要內(nèi)容如下： (1)采用新型決策支持系統(tǒng)的思想，設(shè)計(jì)出數(shù)字圖書(shū)館個(gè)性化服務(wù)系統(tǒng)模型，模型中突出了對(duì)數(shù)據(jù)的分析和挖掘以及讀者興趣的自動(dòng)識(shí)別。 (2)采用維度建模的方法，對(duì)讀者、資源以及讀者對(duì)資源的訪問(wèn)三個(gè)主題進(jìn)行了數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)邏輯模型設(shè)計(jì)。 (3)對(duì)AprioriTid算法進(jìn)行了改進(jìn)，算法采用事務(wù)壓縮和項(xiàng)目壓縮相結(jié)合方法，候選項(xiàng)目集及支持度的計(jì)算是在每條事務(wù)壓縮后通過(guò)聯(lián)接產(chǎn)生，候

3、選項(xiàng)目集采用關(guān)鍵字識(shí)別，省去了AprioriTid算法中的剪枝和字符串模式匹配步驟，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)的算法執(zhí)行效率明顯優(yōu)于AprioriTid算法。 (4)建立了資源訪問(wèn)的多維數(shù)據(jù)立方體，并利用AprioriTid改進(jìn)算法對(duì)文獻(xiàn)資源進(jìn)行關(guān)聯(lián)分析和挖掘，來(lái)分析資源的訪問(wèn)情況以及讀者對(duì)資源的訪問(wèn)關(guān)聯(lián)。 (5)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)了基于資源多層分類(lèi)樹(shù)的讀者興趣模型，該模型通過(guò)與讀者的主動(dòng)和被動(dòng)交互，不斷地接收讀者的興趣和推測(cè)讀者的興趣