基于读者个性化特征数据挖掘的图书馆书目推荐

• 作者: 谢康
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 图书馆服务 个性化特征 数据关联规则 数据挖掘 图书馆书目 书目推荐
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与应用
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TN911-34|TP311.13
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.06.008

摘要

传统图书馆服务缺乏个性化设置,无法充分利用资源进行准确书目推荐,为了改善这一问题,提出基于读者个性化特征数据挖掘的图书馆书目推荐系统.根据读者类聚特点与数据关联规则,设计节目个性化推荐系统,并将挖掘出的关联规则应用到推荐服务当中;根据挖掘流程可得到大量数据,并对多余数据进行清理,不完整数据进行补充,计算支持度和置信度;采用基于读者个性化特征数据挖掘图书馆书目并进行推荐,由此完成图书馆书目推荐.通过实验分析可知,该推荐方法可充分利用图书馆资源,快速、准确完成书目推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谢康		3	49	3.0	3.0