數(shù)字圖書館多層次閱讀擴(kuò)展系統(tǒng).pdf

1、數(shù)字圖書館在世界很多國家受到了高度關(guān)注，并取得了迅猛發(fā)展，已經(jīng)成為人們獲取信息與知識的重要途徑，閱讀擴(kuò)展則是數(shù)字圖書館必須提供的支撐性服務(wù)。本論文針對數(shù)字圖書館中圖書閱讀擴(kuò)展問題做了深入研究與開發(fā)，以便讀者更高效地利用海量數(shù)字圖書資源。
　　 現(xiàn)有的圖書閱讀擴(kuò)展系統(tǒng)主要基于人工分類，需要具有一定資質(zhì)的專家花費(fèi)大量精力進(jìn)行組織，存在著知識管理粒度粗、分類系統(tǒng)保守過時(shí)、知識覆蓋面有限和無法適應(yīng)用戶自身求知需求等諸多問題。
　　

2、 本文的主要工作如下：
　　 1，提出一種元數(shù)據(jù)擴(kuò)展方法。以互聯(lián)網(wǎng)圖書書評等主題相關(guān)的文章為數(shù)據(jù)源，使用以圖書為中心的多樣化隨機(jī)行走算法BCDRW提取關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵詞在圖書元數(shù)據(jù)層主題相關(guān)的、多樣化的擴(kuò)展。
　　 2，利用高等學(xué)校中英文數(shù)字圖書合作計(jì)劃(CADAL)門戶豐富用戶讀書日志數(shù)據(jù)，提出基于瀏覽歷史的書頁標(biāo)注詞推薦算法，跟蹤用戶歷史、判斷用戶閱讀興趣和知識構(gòu)成，有效地推薦用戶感興趣的標(biāo)注詞。