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数字图书馆个性化信息推荐系统

作　者: 刘新跃
导　师: 李辉
学　校: 北京化工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 数字图书馆 关联规则 多最小支持度 用户聚类 混合属性距离函数 个性化推荐
分类号: TP391.3
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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引　用: 2次
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内容摘要


随着图书馆信息化的快速发展，传统的信息检索的服务方式已经很难满足用户的需求，通过关键字组合的检索方式很难达到用户的真实需求。所以，个性化推荐服务受到了更广泛的关注，它可以挖掘用户信息、图书信息以及用户的操作日志等，挖掘数据间隐藏的关联性，将获得的知识推荐给用户。在比较了几种广泛研究和应用的推荐算法后，采用了关联规则的方法，并结合图书馆的情况对其进行改进。在图书馆推荐系统中，关联规则不需要用户对图书的评价，资源的特征描述等附加信息，但也有不足：新入库的图书很难被推荐；高浏览量图书容易被推荐，但推荐价值不高；不善于发现那些种类相近图书之间的内在联系。本文在Apriori算法中引入了多最小支持度MMS的概念，并在MMS的计算公式中加入了图书入库时间和浏览量两个因素。此外，在关联规则之前根据用户的属性特点进行基于k-means方法的聚类，使用户在相似用户群产生的规则中获得推荐信息。考虑图书馆用户的自身特点，其特性主要包括年级、专业和兴趣，它们是非数值的，所以在聚类中设计了基于混合属性的距离函数。通过上面的改进措施，可以有效地改善Apriori在图书中应用中遇到的问题。在改进算法提出后，设计了一种为图书馆用户服务的推荐系统，并将它进行了实现。经过实验表明，改进算法能有效地改善上述问题，不仅提高了图书资源的利用率，还提高了个性化推荐服务的质量

全文目录


摘要  5-7
ABSTRACT  7-15
第一章 绪论  15-23
  1.1 数字图书馆的研究背景  15-16
  1.2 研究现状  16-20
    1.2.1 个性化推荐的主要技术  16-19
    1.2.2 数字图书馆推荐系统面临的问题  19-20
  1.3 本文的主要研究内容  20-21
  1.4 本文的组织结构  21-23
第二章 数数字字图图书书馆馆个个性性化化推荐的研究  23-31
  2.1 个性化推荐服务的背景  23
  2.2 个性化推荐服务的必要性  23-24
  2.3 个性化推荐的主体  24-27
    2.3.1 用户模型  25-26
    2.3.2 资源描述  26-27
  2.4 个性化服务的方式  27-28
    2.4.1 个性化的信息检索  27
    2.4.2 个性化推荐服务  27-28
    2.4.3 Mylibrary 个性化系统  28
  2.5 个性化推荐系统  28-30
  2.6 本章小结  30-31
第三章 多最小支持度关联规则在个性化推荐中的应用  31-41
  3.1 关联规则的应用和研究  31-33
    3.1.1 关联规则在图书馆中的主要应用  31-32
    3.1.2 关联规则的发展  32-33
  3.2 Apriori 在数字图书馆中的应用  33-36
    3.2.1 Apriori 算法  33-34
    3.2.2 Apriori 在图书馆应用中遇到的问题  34-36
  3.3 多最小支持度关联规则在数字图书馆中的应用  36-40
    3.3.1 多最小支持度 MMS 的定义  36-37
    3.3.2 基于多最小支持度 MMS 的关联规则  37-40
  3.4 本章小结  40-41
第四章 用户聚类在个性化推荐中的应用  41-55
  4.1 聚类的研究和应用  41-46
    4.1.1 聚类的概念  41
    4.1.2 聚类对象的类型  41-42
    4.1.3 聚类的方法  42-46
  4.2 用户聚类在数字图书馆中的应用  46-52
    4.2.1 基于多最小支持度 MMS 的关联规则未解决的问题  46
    4.2.2 引入用户聚类的原因  46-48
    4.2.3 用户聚类的混合属性距离函数  48-49
    4.2.4 用户聚类的算法  49-52
  4.3 本章小结  52-55
第五章 系统结构和系统实现  55-69
  5.1 系统结构  55-56
  5.2 系统实现  56-68
    5.2.1 客户端的实现  57-60
    5.2.2 客户端中的数据表  60-62
    5.2.3 后台管理端的实现  62-66
    5.2.4 后台管理系统的数据表  66-68
  5.3 本章小结  68-69
第六章 实验验证  69-75
  6.1 实验目的  69
  6.2 实验过程和结果  69-72
  6.3 本章小结  72-75
第七章 结论  75-77
参考文献  77-79
致谢  79-81
研究成果及发表的学术论文  81-83
作者和导师简介  83-85

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 检索机
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