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情报探索

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基于关联规则与贝叶斯网络的高校图书馆 个性化图书推荐服务*

高晟   

  1. 福建医科大学图书馆福建福州350122
  • 出版日期:2019-08-27 发布日期:2019-08-27
  • 通讯作者: 高晟(1989—),男,硕士,助理馆员,研究方向为数据分析与数据挖掘。
  • 基金资助:
    本文系福建省中青年教师教育科研项目“基于机器学习的高校图书馆图书个性化推荐研究”(项目编号:JAS180142)成果。

  • Online:2019-08-27 Published:2019-08-27

摘要:

[目的/意义]旨在为提高高校图书馆个性化图书推荐服务提供参考。[方法/过程]利用多维度属性间关联规则进行挖掘,分析福建医科大学图书馆用户借阅日志,筛选关联规则中的频繁项集,对低于阈值的项集进行剪枝,将剪枝结果通过贝叶斯网络进行校准,提出个性化图书推荐模型。[结果/结论]利用贝叶斯网络改进关联规则挖掘算法,能够提高图书推荐的准确度。提出结合专业学科设置、读者兴趣点与需求点进行图书推荐,优化馆藏资源,建立图书个性化推荐平台与馆员绩效激励机制等高校图书个性化图书推荐服务策略,以提高高校图书馆个性化图书推荐服务水平。

关键词: