和聲搜索模糊聚類在圖書館個(gè)性化推薦中的研究應(yīng)用.pdf

1、圖書館是學(xué)習(xí)知識(shí)的重要場(chǎng)所，館藏圖書數(shù)量巨大、類別齊全、質(zhì)量不一。從中找尋所需的高質(zhì)量圖書，已成為讀者借閱圖書的迫切需要?，F(xiàn)有的圖書館系統(tǒng)中雖然保存了大量的讀者信息、圖書信息和讀者借閱信息，但只是進(jìn)行簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)處理。無法從大量的數(shù)據(jù)中，獲得有用的信息。讀者提出個(gè)性化的圖書需求，迫使圖書館改變服務(wù)方式，由被動(dòng)的來館借閱到主動(dòng)的推薦圖書。這一服務(wù)理念的提出，提高了圖書館的使用率，提升了圖書館的服務(wù)水平，是網(wǎng)絡(luò)時(shí)代圖書館發(fā)展的新道路。因而，受

2、到了廣泛的關(guān)注。
　　要完成這轉(zhuǎn)變，就需要采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來分析圖書館系統(tǒng)數(shù)據(jù)，根據(jù)已有的借閱記錄，預(yù)測(cè)出可能的借閱行為。已有的圖書館聚類算法中多采用k-means，且處于應(yīng)用階段，并未做深入的研究。由于算法本身的設(shè)計(jì)，聚類效果不佳。和聲搜索模糊聚類算法(IHFCM)的提出,較好的解決了算法的初始設(shè)置和全局收斂的問題，恰當(dāng)?shù)挠糜趫D書館個(gè)性化推薦中。以下是論文的主要工作：
　　1．分析了圖書館服務(wù)中個(gè)性化推薦提出的背景、研究意

3、義和圖書館發(fā)展的狀況。介紹了個(gè)性化推薦的目標(biāo)，需研究的內(nèi)容和解決的問題，對(duì)論文的組織結(jié)構(gòu)進(jìn)行了說明。詳細(xì)介紹了聚類算法，分析了圖書館中常用的聚類算法。
　　2．和聲搜索算法的改進(jìn)。針對(duì)和聲搜索中，固定參數(shù)的設(shè)置易陷入局部極小，新和聲的產(chǎn)生方式影響收斂速度和全局收斂能力。提出了動(dòng)態(tài)參數(shù)設(shè)置，改進(jìn)了和聲的更新方式，加快了算法的全局收斂。引入經(jīng)典優(yōu)化函數(shù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，在解的精度、收斂速度、全局搜索能力和局部擾動(dòng)能力上取得了較優(yōu)的效果，具有很

4、強(qiáng)的魯棒性。
　　3.和聲搜索模糊聚類的研究。介紹了算法的原理和實(shí)現(xiàn)過程。針對(duì)原有評(píng)價(jià)函數(shù)只關(guān)注簇內(nèi)的相似度，改進(jìn)了算法的評(píng)價(jià)函數(shù)，既關(guān)注簇內(nèi)相似度又關(guān)注簇間相似度。采用馬爾可夫鏈對(duì)算法進(jìn)行收斂分析，運(yùn)用基于維度差異的方法對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)。引入經(jīng)典UCI數(shù)據(jù)集進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了算法在收斂時(shí)間和聚類效果上更優(yōu)。詳細(xì)闡述了聚類算法在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用。
　　4.敘述了圖書館個(gè)性化系統(tǒng)設(shè)計(jì)思想、框架結(jié)構(gòu)和各功能模塊的任務(wù)。詳細(xì)介紹了系