數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館個(gè)性化推薦中的應(yīng)用研究.pdf

1、分類號(hào)密級(jí)UDC學(xué)位論文數(shù)據(jù)挖掘在高校圖書館個(gè)性化推薦中的應(yīng)用研究（題名和副題名）楊華（作者姓名）指導(dǎo)教師姓名段鋼副教授副教授電子科技大學(xué)電子科技大學(xué)成都（職務(wù)、職稱、學(xué)位、單位名稱及地址）申請學(xué)位級(jí)別碩士專業(yè)名稱管理科學(xué)與工程管理科學(xué)與工程論文提交日期2009.4論文答辯日期2009.5學(xué)位授予單位和日期電子科技大學(xué)電子科技大學(xué)答辯委員會(huì)主席陳宏陳宏教授教授評(píng)閱人2009年5月27日注1注明《國際十進(jìn)分類法UDC》的類號(hào)摘要I摘要隨著

2、信息技術(shù)和Inter技術(shù)的高速發(fā)展，lib2.0技術(shù)的出現(xiàn)和流行，使得高校圖書館的服務(wù)空間日益擴(kuò)大，個(gè)性化信息服務(wù)也逐漸成為新型服務(wù)模式的主流。個(gè)性化信息服務(wù)改變傳統(tǒng)圖書館被動(dòng)服務(wù)方式，能根據(jù)用戶的興趣偏好主動(dòng)地向用戶推薦圖書。本課題的目的是通過對(duì)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)理論及個(gè)性化推薦系統(tǒng)理論的學(xué)習(xí)研究，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)引入到高校圖書館的讀者服務(wù)中，實(shí)現(xiàn)個(gè)性化圖書推薦。本文通過對(duì)當(dāng)前大多數(shù)高校圖書館采用的圖書館集成系統(tǒng)進(jìn)行了解后發(fā)現(xiàn)，這些系統(tǒng)都不具

3、備數(shù)據(jù)分析挖掘功能，本文擬在圖書館集成系統(tǒng)的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)配套的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，在作了詳細(xì)的需求分析、借閱流程分析后，從理論研究的角度建立起推薦系統(tǒng)模型，并對(duì)模型的各個(gè)模塊作了闡述。由于各種條件和時(shí)間的限制，本文在后面的具體實(shí)現(xiàn)研究中只針對(duì)個(gè)性化服務(wù)層中的數(shù)據(jù)采集模塊和挖掘模塊作了詳細(xì)的研究，對(duì)推薦模塊未進(jìn)行深入的探討。在具體實(shí)現(xiàn)研究中，本文以某高校圖書館的歷史借閱記錄為具體挖掘?qū)ο?，?yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，研究了高校圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)

4、采集和挖掘分析的具體實(shí)現(xiàn)。主要從兩個(gè)方面實(shí)施挖掘分析，再根據(jù)分析結(jié)果進(jìn)行個(gè)性化推薦。一方面采用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)栝営涗洈?shù)據(jù)進(jìn)行挖掘，挖掘出各專業(yè)、各年級(jí)、各學(xué)歷層次的讀者對(duì)圖書館圖書資源利用的關(guān)聯(lián)規(guī)則，找出具有強(qiáng)關(guān)聯(lián)性的各類圖書，主動(dòng)為讀者提供相關(guān)借閱的其它書籍信息，以各種方式主動(dòng)地向讀者推薦圖書。另一方面采用聚類分析，將該圖書館的讀者進(jìn)行有效的群分類，總結(jié)出不同群的特點(diǎn)進(jìn)行針對(duì)性的圖書推薦，提高館藏圖書的借閱率。并對(duì)圖書館優(yōu)化館藏建設(shè)、