个性化网络学习推荐系统设计

本文针对个性化网络学习的特点,设计了基于WEB挖掘的个性化网络学习推荐系统,本系统包括离线部分和在线部分。离线部分主要采用数据挖掘技术实现,在线部分用于在线推荐资源。同时本文还给出了个性化推荐系统的推荐流程。     

数据挖掘在课程与图书个性化推荐中的应用

数据挖掘技术在商业、工业等领域中的应用已相对成熟，而在高校中的应用仍处于起步阶段。参考数据挖掘在商业领域的应用，针对高校用户特点，从体系建设、算法使用、相关建议等方面，论述了基于数据挖掘的推荐算法在高校课程与图书个性化推荐中的应用。     

基于数据挖掘的个性化推荐

为了将网站访问者转化为消费者,设计一种电子商务网站个性化推荐方法.该方法采用数据挖掘技术获取客户的个性化特性,从而产生个性化产品推荐建议或决策.实验表明,提出的方法是有效可行的.     

基于关联规则的课程信息推荐应用研究

网络教学系统中的课程资源丰富而繁多,借助数据挖掘技术,可以对这些资源进行有效挖掘,以期达到更充分、合理的使用.借助关联规则数据挖据方法,构建课程信息推荐模型,研究网络教学系统中的课程关联,为学生网络学习提供课程信息推荐.     

网络教学中学生个性化信息服务研究

个性化的网络教学系统是一个智能化的系统,通过对学生学习的情况、需求、能力、进度、兴趣等进行分析,为每位学习个体提供个性化的学习方案。Web挖掘为其实现个性化的服务提供了有效地工具。本文介绍了Web数据挖掘技术及其在网络教学中的应用,提出了基于Web日志挖掘的模型,并对该系统的主要实现模块进行了分析。     

基于用户浏览行为挖掘的电子商务个性化推荐系统

本文介绍了电子商务个性化推荐系统，在此基础上提出了一种新的基于用户浏览行为进行数据挖掘的个性化推荐系统模型，并给出了详细的挖掘流程及实现算法。     

基于Web挖掘的个性化推荐系统的设计

介绍Web数据挖掘概念、个性化推荐技术,着重设计了一个基于Web挖掘的个性化推荐系统,并给出了个性化推荐核心模块的实现过程。本系统根据Web挖掘过程,结合基于聚类划分的增量式关联规则挖掘算法的实现。     

基于Web挖掘的用户个性化服务研究

随着WWW的广泛应用及相应的Web技术的出现．使数据挖掘的研究进入了一个新的阶段。Web日志挖掘就是运用数据挖掘的思想来对服务器日志进行分析处理，解决网络用户的个性化服务问题。论文主要论述了一个更新的频繁路径集的Web挖掘算法在网络用户个性化服务中的应用。     

最大频繁模式挖掘算法在图书馆个性化信息服务中的应用

图书馆的不断数字化、个性化信息服务已经成为图书馆服务的一个热点问题,它改变了图书馆传统的被动服务方式,变被动服务为主动服务。首先介绍了数据挖掘与图书馆个性化信息服务的相关理论,进而介绍了数据挖掘技术在图书馆个性化信息服务中的应用,其次利用借阅记录分析了基于FP_tree的最大频繁模式挖掘算法,最后简要介绍了个性化信息服务系统设计过程。     

个性化推荐算法研究

随着全球信息总量的爆炸式增长,信息超载问题无法避免且日趋严重化．个性化推荐系统是当前解决信息过载问题的有效技术．该文首先阐述了推荐系统概念定义及其三大组成模块,其次深入分析了个性化推荐算法,详细讨论了当前主流的四大类推荐算法:基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法、基于知识的推荐算法和混合的推荐算法,从多角度对各算法的优缺点进行对比,然后阐述了常用评价方法、评测指标及对测试标准进行分类,并且介绍了常用数据集,最后展望个性化推荐未来研究热点．     

基于WEB挖掘的远程学习者特征分析

远程学习者分析在现代远程教育活动中具有重要的地位,它是教学设计活动的前提,教学成功的关键。主要介绍了WEB挖掘在远程学习者特征分析中的作用,指出了WEB挖掘的基本过程和关键技术,论述了应用WEB挖掘进行远程学习者特征分析的体系结构及其具体方法,为实现个性化网络教育提供有效支持。     

Web data mining在远程教育中的应用

采用Web data mining对远程教育进行分析，根据受教育对象存在的个体差异，提出个性化远程学习系统的框架结构思想和个性化服务的理念，对相关信息进行数据挖掘并建立起一个集智能化、个性化为一体的远程教育系统，从而更好地改善远程教育服务的现状。     

数据挖掘在高校图书馆个性化服务中的作用研究

叙述了个性化服务在高校图书馆中的重要地位以及数据挖掘在提供个性化服务中的必要性,提出了构建个性化服务系统的构想,包括整体框架的设计、数据的采集、数据表的建立、关键技术的实现以及个性化服务所提供的服务内容等。     

基于个性化学习的CAI课件系统

为了提高计算机辅助教学(CAI:Computer Assisted Instruct）课件的质量和教学效果，通过传统的普通CAI课件与基于网络化的CAI课件的对比，分析了网络化的计算机辅助教学的优势和存在的问题。针对存在的问题，基于数据挖掘理论提出了层次生成算法，并将该算法应用于CAI课件系统中，构建课件树，合理组织课件，为学生提供个性化的课件服务。针对该算法中对学生的忽略，利用Hamming距离、按照学生对不同种类的课件使用的频率等信息对学生进行分组，较大地改善了个性化课件系统的效率。     

基于Web挖掘的图书馆个性化服务系统研究

文章提出一个兼顾虚拟与物理世界信息服务的图书馆个性化服务系统结构及读者信誉度评估模型,运用Web挖掘技术对图书馆MELINETS系统中大量的Web流通日志记录进行挖掘,构建一种能反映不同用户个体和群体信息使用行为、习惯及其变化特征的动态的读者信誉度评估机制,用以科学地划分读者群,设计了能提供满足读者个性特征和需求的个性化服务功能及其组合,为进一步开发与应用图书馆个性化服务系统提供了技术基础。     

个性化服务——高校图书馆创新服务的真谛

在网络环境下高校师生员工的信息需求多种多样,信息获取的技能也存在差异,他们都希望得到图书馆针对其需求特点而为其提供的个性化服务.高校图书馆应树立个性化服务的理念、明确个性化服务的内容、运用个性化服务的方式、实行个性化服务的管理.     

高校图书馆个性化信息服务初探

网络技术的发展,用户多元化的需求,带动了图书馆个性化信息服务系统的不断升级。高校图书馆个性化信息服务需要信息推送、智能代理、信息挖掘、门户等技术的支撑,包括网络个性化定制、信息推送、资料快报、Web搜索、呼叫中心、网络智能知识等服务模式。     

网络环境下高职院校图书馆个性化服务体系的构建

分析了网络环境下高职院校图书馆开展个性化服务的必要性及其意义,结合高职院校图书馆个性化服务的特点、现状及存在的问题,探讨了构建集文献信息资源、个性化服务平台、个性化服务方式于一体的个性化服务体系的方法。