發(fā)布時間：2020-09-15 16:23

　　 信息技術飛速發(fā)展的今天,圖書館信息化建設正在持續(xù)推進,數(shù)字化圖書館的構建在很大程度上提升了高校圖書館的服務質(zhì)量。然而,面對日益增長的館藏資料,讀者往往無法在短時間內(nèi)從浩如煙海的文獻中發(fā)現(xiàn)所需的信息,傳統(tǒng)的文獻檢索服務已經(jīng)難以滿足用戶需求。如何向讀者提供個性化的圖書推薦服務,幫助讀者迅速精準地獲取所需的信息已經(jīng)成為數(shù)字化圖書館建設的一個重要的研究課題。 推薦系統(tǒng)是基于信息過濾技術為用戶提供個性化服務的工具,旨在解決信息過載的問題,是搜索引擎的良好補充。推薦系統(tǒng)在數(shù)字化圖書館中的應用可以作為傳統(tǒng)圖書館的圖書檢索服務的補充,主動地為讀者推薦感興趣的圖書。通過分析讀者的借閱記錄,推薦系統(tǒng)可以了解用戶的使用偏好,并進一步為用戶提供個性化的推薦信息從而滿足不同個體的需求。 本文以信息可視化與數(shù)據(jù)挖掘為理論依據(jù),并結合圖書館學的相關知識,設計了一個高校圖書館推薦系統(tǒng)原型。作者以北京交通大學圖書館Exlibris Aleph集成管理系統(tǒng)中積累的圖書歷史借閱記錄為基礎,使用協(xié)同過濾以及基于內(nèi)容的過濾等推薦算法進行工程實踐。推薦系統(tǒng)基于Django框架,采用D3.js可視化庫、amCharts圖表組件、jieba分詞等工具實現(xiàn)了流通數(shù)據(jù)同步、個性化推薦、相關圖書推薦以及圖書排行榜等功能。本文對系統(tǒng)的需求分析、設計、實現(xiàn)和測試的過程進行了詳細說明,著重闡述了推薦算法的設計以及信息可視化在數(shù)據(jù)展現(xiàn)當中的應用。本人完成了系統(tǒng)的需求分析、概要設計、推薦算法的設計、系統(tǒng)的詳細設計,流通數(shù)據(jù)同步子系統(tǒng)、推薦引擎子系統(tǒng)、前端展現(xiàn)子系統(tǒng)以及后臺管理子系統(tǒng)的實現(xiàn)與測試。 論文的研究成果對于高校圖書館推薦系統(tǒng)的探索具有一定的現(xiàn)實意義,希望本文能為推薦系統(tǒng)在高校圖書館中的實施與應用起到推動作用。
【學位單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位年份】：2014
【中圖分類】：TP391.3

【參考文獻】

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本文編號：2819192