本文選題：智慧推薦 + 智慧圖書館　； 參考：《天津理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：高校圖書館一直以來都是實現(xiàn)教學(xué)輔助與科學(xué)研究的服務(wù)中心,是學(xué)術(shù)交流與文化傳播的文化中心,是信息傳遞與數(shù)據(jù)共享的資源中心,承擔(dān)著服務(wù)讀者的重要社會價值。隨著“智慧地球”概念的提出,各種新技術(shù)的發(fā)展以及信息爆炸現(xiàn)象的出現(xiàn),圖書館的傳統(tǒng)服務(wù)模式已經(jīng)無法滿足讀者用戶信息需求,高校圖書館正朝著智慧圖書館的方向前進(jìn)。智慧推薦能夠積極主動挖掘并分析讀者用戶行為,向讀者用戶提供量身定制的信息資源推薦服務(wù),滿足讀者用戶日益豐富的多樣化新需求。本文通過從智慧推薦角度著手,探討高校智慧圖書館智慧服務(wù)模式,研究設(shè)計智慧服務(wù)模式框架,增強(qiáng)讀者用戶對高校圖書館的黏著性,并對智慧推薦的算法提出一定改進(jìn)和優(yōu)化。論文的主要工作如下:(1)對國內(nèi)116所“211”院校進(jìn)行了智慧推薦服務(wù)的實證調(diào)查研究,對利用網(wǎng)站訪查、問卷調(diào)查等方式獲得的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合歸納整理,調(diào)查發(fā)現(xiàn),幾乎所有高校均提供了部分非個性化服務(wù)內(nèi)容,但高校圖書館距離智慧圖書館尚有很大差距,智慧服務(wù)功能人性化、智慧化程度較低,同時過于依賴OPAC系統(tǒng)所提供的附帶的簡單推薦功能,提供的推薦服務(wù)相似且單一。(2)對基于智慧推薦的高校智慧圖書館服務(wù)模式從四個角度入手進(jìn)行了研究設(shè)計。主要包括智慧檢索服務(wù)模式構(gòu)建、智慧推薦服務(wù)模式構(gòu)建、智慧APP服務(wù)模式構(gòu)建及智慧微媒體服務(wù)模式構(gòu)建。(3)在傳統(tǒng)推薦算法基礎(chǔ)上做出改進(jìn)和優(yōu)化。通過針對高校圖書館讀者用戶群體的自身特點,構(gòu)建讀者特征模型,生成候選最近鄰集,從而產(chǎn)生最近鄰集,生成推薦結(jié)果,使推薦結(jié)果更加匹配讀者用戶的偏好,以提高推薦結(jié)果的準(zhǔn)確性,讓讀者用戶對智慧推薦服務(wù)產(chǎn)生依賴性,為構(gòu)建高校智慧圖書館智慧推薦提供一定算法支持。
[Abstract]:The university library has always been the service center of teaching aid and scientific research, the cultural center of academic exchange and cultural communication, the resource center of information transmission and data sharing, and the important social value of serving readers. With the introduction of the concept of "intelligent earth", the development of various new technologies and the emergence of the phenomenon of information explosion, the traditional service mode of library can no longer meet the information needs of readers. University libraries are moving in the direction of intelligent libraries. Intelligent recommendation can actively excavate and analyze the behavior of readers, provide customized information resources recommendation services to readers, and meet the new diversified needs of readers. From the angle of wisdom recommendation, this paper probes into the intelligent service mode of university intelligent library, studies and designs the framework of intelligent service mode, and strengthens the adhesiveness of readers to university library. Some improvements and optimizations are put forward to the algorithm recommended by wisdom. The main work of this paper is as follows: (1) an empirical investigation on the wisdom recommendation service of 116 "211" colleges in China has been carried out, and the data obtained by means of website visits and questionnaires have been synthetically summarized and sorted out. Almost all colleges and universities provide some non-individualized service content, but the university library is still far from the intelligent library, the function of intelligent service is humanized, and the degree of intelligence is low. At the same time, it is too dependent on the simple recommendation function provided by OPAC system, and the recommendation service provided by the system is similar and simple. It designs the intelligent library service model of colleges and universities based on wisdom recommendation from four angles. It mainly includes the construction of intelligent retrieval service mode, intelligent recommendation service mode construction, intelligent APP service mode construction and intelligent micro-media service mode construction. 3) improve and optimize the traditional recommendation algorithm. According to the characteristics of the user group of readers in university library, this paper constructs the reader characteristic model, generates the candidate nearest neighbor set, generates the recommendation result, and makes the recommendation result more consistent with the reader's preference. In order to improve the accuracy of the recommendation results and make the readers rely on the wisdom recommendation service, this paper provides a certain algorithm support for the construction of the wisdom recommendation in the intelligence library of colleges and universities.
【學(xué)位授予單位】：天津理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：G258.6;G250.7

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本文編號：1899454