隨著數(shù)字資源數(shù)量的迅猛增長,用戶在數(shù)字圖書館中找到符合自身需求或感興趣的資源愈加困難。數(shù)字圖書館提供個(gè)性化的服務(wù),主動(dòng)為用戶推薦符合其需求的內(nèi)容是應(yīng)對(duì)這一困難的有效手段。經(jīng)過專家學(xué)者大量的研究,數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦模型已經(jīng)比較成熟,通常由用戶信息模塊,用戶興趣模塊,推薦算法模塊三部分構(gòu)成。其中,用戶信息模塊是數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦的基礎(chǔ),在一定程度上決定著推薦效果的優(yōu)劣�，F(xiàn)有數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦研究中的用戶信息多是來源于數(shù)字圖書館管理系統(tǒng)內(nèi)部,數(shù)據(jù)利用率較低,難以充分表示用戶特征。隨著科學(xué)技術(shù)的持續(xù)發(fā)展,可穿戴設(shè)備、傳感器等電子設(shè)備的不斷涌現(xiàn),關(guān)于用戶個(gè)體行為的細(xì)粒度數(shù)據(jù)得到了很好地記錄與收集,將這些數(shù)據(jù)結(jié)合使用可以更加全面且深刻地刻畫用戶行為。這種記錄了關(guān)于用戶日常行為、愛好、習(xí)慣等的數(shù)據(jù)被稱作“小數(shù)據(jù)”,是對(duì)用戶個(gè)體進(jìn)行全方位、多角度、細(xì)粒度量化的數(shù)據(jù)。將數(shù)字圖書館系統(tǒng)內(nèi)外以及電子設(shè)備中的用戶小數(shù)據(jù)結(jié)合在一起可以更全面、更深刻、更立體化的描述用戶特征。小數(shù)據(jù)來源廣泛,形式多樣,結(jié)構(gòu)復(fù)雜。想要高效利用小數(shù)據(jù)中深藏的價(jià)值,有必要對(duì)其進(jìn)行有效地組織與融合。本文探討使用小數(shù)據(jù)融合的方法進(jìn)行數(shù)... 

【文章來源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：65 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦通用模型圖??

妒墾?宦畚模崳姡停粒櫻裕牛遙В櫻牐裕齲牛櫻桑櫻崳?并通過資源分類樹來對(duì)用戶興趣庫進(jìn)行更新，定期分析用戶興趣的衰減與增強(qiáng)，反??映用戶的即時(shí)偏好，其模型結(jié)構(gòu)如圖２．２。??興趣衰減??用戶訪問日志＾??資源分類樹——？用戶興趣庫?？評(píng)估????／／??！?＾ｆ?１?＇???｜?＾資源關(guān)聯(lián)＾＾??用戶聚類??圖２．２基于資源分類樹的數(shù)字圖書館用戶興趣模型結(jié)構(gòu)圖??２．３．２基于本體的方法??基于本體的用戶建模方法使用向量空間表示用戶模型，推薦系統(tǒng)中用戶模型需??要與數(shù)字圖書館的領(lǐng)域本體和概念進(jìn)行匹配計(jì)算，匹配過程中需要和領(lǐng)域本體庫進(jìn)??行交互，因此在建立推薦系統(tǒng)的前期首先要使用領(lǐng)域本體庫對(duì)資源進(jìn)行表示。用戶??興趣抽取部分模塊任務(wù)是對(duì)采集到的用戶數(shù)據(jù)使用合適的方法進(jìn)行分析。用戶數(shù)據(jù)??的采集范圍包括用戶在數(shù)字圖書館中的使用記錄、瀏覽記錄以及用戶操作時(shí)的模式??等，在其中挖掘用戶的需求和偏好。用戶興趣信息更新部分模塊需要結(jié)合已經(jīng)建立??好的用戶模型以及系統(tǒng)持續(xù)挖掘的用戶興趣，對(duì)用戶模型進(jìn)行實(shí)時(shí)的更新。系統(tǒng)為??用戶提供推薦服務(wù)后，用戶對(duì)服務(wù)進(jìn)行反饋以此反映用戶個(gè)體的偏好，判斷用戶模??型的優(yōu)劣，繼續(xù)通過數(shù)據(jù)采集模塊收集用戶數(shù)據(jù)，循環(huán)往復(fù)，不斷循環(huán)�；诒倔w??的數(shù)字圖

的檢索者訪問信息傳給文本分析模塊，文本分析模塊接收到信息后，到文檔模型庫??中查找相應(yīng)的頁面內(nèi)容信息，同時(shí)系統(tǒng)根據(jù)檢索者在頁面的操作來推測(cè)檢索這的興??趣愛好與內(nèi)容的關(guān)系，結(jié)構(gòu)如圖２．４。??Ｉ?１??用戶??；?▲?１??丁??丄??．?；?Ｉ??個(gè)１?１?Ｉ?（????性?文本分析?用戶主動(dòng)維護(hù)檢索日志分析??化?ＩＩ?卜??數(shù)??據(jù)?——」?．?＾???預(yù)??處?用戶模型生成和聚類??理?Ｉ?１??Ｉ??：?ｘ????＾??３＾????’??圖２．４基于用戶檢索行為的數(shù)字圖書館用戶模型結(jié)構(gòu)圖??２．４數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)??個(gè)性化推薦在數(shù)字圖書館發(fā)展過程中變得越來越重要，目前已經(jīng)有一些成熟的??數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)，本節(jié)將詳細(xì)介紹國內(nèi)外較成熟的應(yīng)用系統(tǒng)。??２．４．１國外數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)??國外較成熟的數(shù)字圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)包括美國施樂公司開發(fā)的Ｔａｐｅｓｔｒｙ系??統(tǒng)，美國斯坦福大學(xué)開發(fā)的Ｆａｂ系統(tǒng)，美國ＮＥＣ實(shí)驗(yàn)室開發(fā)的Ｃｉｔｅｓｅｅｒ系統(tǒng)，美國??俄勒岡州立大學(xué)開發(fā)的ＳＥＲＦ系統(tǒng)以及美國加州大學(xué)開發(fā)的Ｍｅｌｖｙｌ系統(tǒng)［３７］。??Ｔａｐｅｓｔｒｙ是一個(gè)管理電子文檔的實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]養(yǎng)老服務(wù)數(shù)據(jù)融合需求分析和框架設(shè)計(jì)[J]. 朱慶華,吳瓊,郭雨辰,左美云.  文獻(xiàn)與數(shù)據(jù)學(xué)報(bào). 2020(03)
[2]國內(nèi)圖書館界小數(shù)據(jù)研究進(jìn)展[J]. 曹霞.  圖書情報(bào)工作. 2020(14)



本文編號(hào)：2932861