【摘要】：借助SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)聚類算法無參數(shù)、精準(zhǔn)度高的特點(diǎn),本文對山西大學(xué)圖書館的Web訪問行為進(jìn)行聚類和優(yōu)化分析。將聚類行為分為指數(shù)函數(shù)粗調(diào)整和線性函數(shù)微調(diào)整兩個(gè)優(yōu)化階段,有效提升聚類速率和聚類效果�；趯τ脩舴治鼋Y(jié)果的輸出,將用戶個(gè)人特征信息、用戶行為數(shù)據(jù)以及文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行篩選整合,形成可靠性和可用性更高的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)集,并結(jié)合語義檢索和屬性值匹配等技術(shù)建構(gòu)用戶個(gè)性化服務(wù)推薦系統(tǒng),進(jìn)行有效性驗(yàn)證,實(shí)現(xiàn)圖書館內(nèi)部主題推薦、圖書推薦和專家推薦三個(gè)子系統(tǒng)的協(xié)同。
[Abstract]:With the help of SOM neural network clustering algorithm, which has no parameters and high precision, this paper analyzes the Web access behavior of Shanxi University Library. The clustering behavior is divided into two optimization stages: rough adjustment of exponential function and micro-adjustment of linear function, which can effectively improve the clustering rate and clustering effect. Based on the output of user analysis results, the user personal characteristic information, user behavior data and literature database are screened and integrated to form a related dataset with higher reliability and availability. Combined with semantic retrieval and attribute value matching, the user personalized service recommendation system is constructed to verify the effectiveness of the three subsystems: library internal subject recommendation, book recommendation and expert recommendation.
【作者單位】： 山西大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;中國石油大學(xué)(華東)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院;
【分類號】：G250.7;G258.6

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本文編號：2502578