结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统

 为利用物联网和室内定位等新技术的优势,并充分利用图书馆的特点,设计开发了结合物联网和室内定位的手机图书馆推荐系统。借助物联网中的近场通信（NFC）搜集了系统数据;利用Mahout和Redis实现了基于物品的协同过滤推荐和基于热点的推荐,并将2种推荐的结果混合推荐计算得到推荐图书列表;利用位置指纹定位法得到读者的实时位置,以此向读者推送推荐结果,同时根据用户的反馈优化推荐结果。通过这些优化和改进,可使图书馆更好地为读者服务。     

2009-2012年高校图书馆图书借阅h指数对比分析

以湖南理工学院图书馆2009-2012年图书借阅数据为例,用h指数这一指标对其进行对比统计分析,得出了不同图书集合的“读者热衷度”,进一步对核心图书进行了分析,以便有针对性地向读者推荐图书,为群体读者提供更好的服务.     

基于室内定位技术的图书馆推荐算法

为解决图书馆推荐系统存在的数据稀疏性问题,帮助读者选择感兴趣的图书,提出基于室内定位的图书馆推荐算法.该算法使用室内定位技术,以书架为定位单元,根据读者在图书馆的活动轨迹,获得读者兴趣偏好,将偏好信息引入基于用户的协同过滤算法,发现兴趣相似读者,进行推荐.实验结果表明,此算法能有效解决图书馆推荐系统中数据稀疏性问题,为读者提供位置相关的个性化图书推荐.     

基于用户画像的高校图书馆个性化图书推荐研究

个性化推荐服务是高校智慧图书馆的建设重点，基于此，提出了图书推荐系统整体架构.首先从读者的属性、行为、兴趣等标签维度构建用户画像模型，其次考虑读者认知能力存在差异化的特点，将读者按照不同的身份类型划分，再结合基于协同过滤、内容及属性相似度的混合推荐算法进行图书推荐.最后，通过Hadoop大数据平台向目标读者推荐TOP-N图书，实验结果表明，基于该架构模型的图书推荐系统的推荐准确度高，并且有效缓解了推荐系统的冷启动问题.     

基于文本相似度比较的高校图书馆个性化图书推荐研究与实现

高校图书馆藏丰富且齐全,图书的种类和数目庞大繁杂,没有具体借阅目标的读者,到图书馆寻找感兴趣图书所花费的时间和精力也在成倍增长.本文在数据挖掘下基于文本相似度比较的高校图书馆个性化图书推荐服务应用进行了研究,借鉴时下流行网络电商平台的经验,为高校图书馆开辟个性化图书推荐的渠道,利用读者的浏览记录、收藏情况、借阅历史等数据,自动为读者推荐有借阅意愿的图书.     

高校图书馆馆藏图书利用实证分析——以韶关学院图书馆为例

通过对韶关学院图书馆2006-2011各学年度图书利用情况及2010年大学生借阅数据的统计分析,证明高校图书馆需要合理布置馆藏,不断创新服务方式,才能更好地服务读者,发挥馆藏图书的最大功用.     

高校图书馆个性化图书推荐系统设计

图书馆为高校师生提供了自主学习和发展的场所,可以说是高校的第二课堂。在高校图书馆发展建设过程中引入信息化技术,构建个性化图书推荐系统,可以更好地满足读者多元化需求,优化高校图书馆服务质量。文章将围绕高校图书馆个性化图书推荐系统设计问题展开分析和论述,希望可以更好地优化高校教育教学质量,满足高校师生的多元化发展需求。     

基于数据挖掘的书目推荐研究

通过分析推荐书目的作用,在几种传统图书推荐服务方式的基础上,尝试将数据挖掘中的关联规则引入到图书馆书目推荐的工作中。基于借阅实例,利用关联原则和Apriori算法对读者借阅记录进行分析,从而为读者提供个性化的图书推荐服务。文章指出这种书目推荐方式对图书馆和读者都具有重要的意义。     

高校图书馆专题图书推荐浅议

图书推荐是图书馆为读者服务的重要内容之一,图书推荐的形式多样,专题图书推荐是图书推荐的一种重要形式,几年的实践证明专题图书推荐是一种值得探讨的形式,它可以为引导读者多读书,读好书,最终使读者懂得怎样读和读什么.     

基于Web的网上推荐图书系统——以北京化工大学图书馆网上推荐图书系统为例

探讨了研究开发一种比较完善的基于Web的网上推荐图书系统的必要性和可行性,介绍了北京化工大学图书馆开发的基于Web的网上推荐图书系统,利用此系统可以很好地实现读者推荐新书的个性化服务。     

高校图书馆个性化图书推荐算法研究

构建图书推荐系统,不仅可以让用户快速有效地获取所需图书信息,减少信息过载,同时也可以较好地发挥图书馆馆藏图书资源的潜在价值。在综述了几种常用推荐算法的基础上,给出了基于协同过滤的推荐算法的实现过程,并针对其冷启动和数据稀疏性问题给出了优化方案及优化后的算法实现流程。结果表明:在算法中引入用户特征属性与用户聚类方法,有效降低了数据稀疏性问题,提升了算法的推荐效率,一定程度上解决了图书推荐系统中的推荐算法设计。可以将该优化后的算法运用于图书馆的图书推荐系统设计中。     

图书馆管理系统的分析与设计

现代图书馆是大量信息资源的集合地,图书信息和用户信息等资料繁复,涉及很多的数据资料的存储及管理,传统的手工处理信息已经不适应社会的发展,不仅效率低下,而且安全性上也没有了保障。然而目前大多数图书馆都只是小区域性图书馆,已经不能满足人们对大区域图书借阅的需求,为了能更好地服务读者,急需一套适合于的跨区域性图书管理软件来更加精准、高效的管理各种复杂的图书信息。     

读者服务——任重道远

读者服务工作,作为图书馆直接面向学院乃至社会读者的服务活动,是图书馆工作的核心;也是图书馆各项活动的出发点和归宿。图书馆所有工作活动的目标,都是为了读者更好地利用图书馆文献资源。以此决定了图书馆必须树立＂读者第一、服务至上、服务育人＂的服务观念和宗旨。图书管理员作为服务的主体,也必须秉承为读者服务的宗旨。     

用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进与实现

读者想要迅速从海量图书资源中找到需要的图书是其面临的难题,个性化图书推荐服务为解决这一难题提供了有效手段.针对传统用户协同过滤算法存在的问题,依据用户协同过滤推荐算法基本原理,以基本数学模型为基础,从解决数据稀疏性、用户兴趣随着时间迁移而衰减、用户特性影响用户兴趣等方面进行了改进,并设计了算法实现流程,为应用系统开发提供解决方案.研究结果表明,通过对用户协同过滤个性化图书推荐算法的改进,有效提高了图书资源检索和推荐的智能水平,满足了用户的个性化需求,解决了软件开发关键性技术问题.     

加强民族地区图书馆建设更好地为读者服务

临夏回族自治州图书馆图书藏量小,如何更好地为读者服务,是摆在我们面前的一个亟待解决问题。笔者以小题细做图书馆服务构想现状、存在问题及对策进行论述。     

基于Apriori算法的读者行为分析

本文利用Apriori算法对图书管理集成系统产生的流通数据进行数据挖掘,找出读者借阅书目之间的关联规则,从而指导图书馆工作人员主动的向读者推荐满意的图书。     

基于读者评论的图书推荐系统研究

分析了国内图书推荐系统的研究现状,以豆瓣读书中读者对图书的评论为数据源,利用Apriori关联规则挖掘算法及MapReduce并行化处理技术,实现了图书推荐系统.结果表明,基于读者评论的图书推荐系统能够高效地实现为用户推荐图书的功能.     

读者决策采购在国内图书馆图书采购中的应用

为了提高图书馆采购图书与读者需求的契合度，更好地服务读者和体现图书馆的价值，文章介绍了读者决策采购的基本理论和在国外的应用，并结合国内情况，从电子图书和纸质图书采购两个方面，探讨读者决策采购在图书馆的应用。现阶段大规模开展读者决策采购的条件尚不具备，但是可以革新思路，进行小规模形式多样的读者决策采购实验。     

学校图书管理的信息化

随着现代信息技术广泛普及,计算机和网络技术应用于学校图书管理,成为学校图书管理的信息发展的必然趋势.面对学校图书信息化平台的建立,图书馆应该如何适应发展,调整管理措施,提供更好的符合时代特征的读者服务成了图书馆首要问题.该文对如何发展学校图书管理的信息化,图书馆读者服务作了简要分析.     

基于加权数据勘探技术构建图书馆阅读统计与评价体系研究

以读者和图书为勘探目标,利用数据勘探技术挖掘了图书被借阅的内涵规律,通过加权关联规则（The weighted association rules）算法,设计了一个图书馆阅读统计与评价体系,对读者图书借阅进行针对性推荐,提高了读者阅读效率。