数字图书馆个性化服务系统研究

分析了图书馆建立个性化服务系统的必要性,介绍了国内外图书馆个性化服务系统的现状,对数字图书馆如何构建个性化服务系统提出了建议。     

数字图书馆的个性化信息服务

阐述了数字图书馆个性化信息的服务特点、服务方式,提出了进一步提高个性化服务质量的几点措施.     

基于决策树分类的个性化农产品移动信息服务系统

针对农产品移动信息服务的需求,结合分类算法和个性化推荐算法,提出了一种基于分类的推荐算法.利用决策树分类方法对农产品进行分类,获得分类后的数据,采用协同过滤算法分析分类数据,查找兴趣相似的用户,将感兴趣的农产品信息推荐给正在使用系统的用户.实验结果表明:与传统的推荐方法及相比,该系统向用户推荐了兴趣度更高的农产品移动信息.     

数字图书馆个性化服务用户模型研究

提出了一种数字图书馆个性化服务用户模型构架,并对实现过程中的几个关键问题,包括用户模型表示方法,用户模型的建立以及更新算法进行了详细论述.提出了基于本体论的空间向量用户模型表示方法,建立了简单的数字图书馆领域本体,以空间向量表示用户模型,以本体概念作为向量的特征项;采用支持向量机分类算法和无监督聚类算法相结合提取用户兴趣;在用户模型更新方法上,采用渐进遗忘和滑动窗口相结合的方法实现用户兴趣概念的漂移.     

基于用户需求的数字图书馆个性化信息服务研究

分析了网络环境下用户信息需求的特点以及数字图书馆个性化信息服务的类型,结合当前我国数字图书馆开展的个性化信息服务实例,提出＂以用户为中心＂的服务理念,探讨了提高我国数字图书馆个性化服务水平的策略。     

数字图书馆个性化信息环境与服务构建

构建数字图书馆的个性化信息服务实际上就是要在数字图书馆上实现个性化资料、个性化检索、个性化过滤、个性化服务等四种环境．数字图书馆可以开发个人图书馆、检索帮助、个性化信息咨询、信息代理、垂直门户等多种个性化信息服务．     

Personalized Recommendation Algorithm Based on Preference Features

A hybrid collaborative filtering algorithm based on the user preferences and item features is proposed.A thorough investigation of Collaborative Filtering （CF） techniques preceded the development of this algorithm.The proposed algorithm improved the user-item similarity approach by extracting the item feature and applying various item features＇ weight to the item to confirm different item features.User preferences for different item features were obtained by employing user evaluations of the items.It is expected that providing better recommendations according to preferences and features would improve the accuracy and efficiency of recommendations and also make it easier to deal with the data sparsity.In addition,it is expected that the potential semantics of the user evaluation model would be revealed.This would explain the recommendation results and increase accuracy.A portion of the MovieLens database was used to conduct a comparative experiment among the proposed algorithms,i.e.,the collaborative filtering algorithm based on the item and the collaborative filtering algorithm based on the item feature.The Mean Absolute Error （MAE） was utilized to conduct performance testing.The experimental results show that employing the proposed personalized recommendation algorithm based on the preference-feature would significantly improve the accuracy of evaluation predictions compared to two previous approaches.     

基于协同过滤的可信Web服务推荐

提出一种基于开放网络环境和用户协同过滤的可信Web服务推荐方法TWSRCF(trustworthywebservicerecommendationbasedoncollaborativefiltering).首先根据用户的查询请求得到一组功能相同或相似的候选Web服务集合,然后基于用户的历史共同评价得到目标用户的偏好相似用户集合,并求得候选Web服务集合中每个服务的可推荐用户集合,并根据可推荐用户的相似度、评价值和可信度计算各候选服务的推荐度,按照推荐度对各候选服务进行排序并向目标用户推荐.实验结果表明,随着用户评价数量的增加,该方法所获得的服务推荐效果也逐渐明显.     

数字图书馆为青少年读者提供个性化信息服务初探

个性化阅读是《语文课程标准》积极倡导的阅读取向,是关注学生主体性、凸显学生生命独特性、尊重学生对阅读材料需求多元化的具体表现。新形势下,数字图书馆应针对青少年信息需求的多样化、个性化,开展个性化信息服务。     

数字图书馆个性化知识服务的问题与对策

阐述了图书馆知识管理的含义,分析了数字图书馆个性化知识服务的建设过程中存在的问题,面对数字化信息的变革,提出完善个性化知识服务的对策.     

论现代图书馆的个性化信息服务

简要叙述了现代图书馆个性化信息服务的特征及必要性，并提出了图书馆开展个性化信息服务应采取的对策。     

基于阮冈纳赞定律的图书馆个性化信息服务模式探索

分析了传统图书馆服务模式的特点,探讨了图书馆服务模式创新的理论依据,由阮冈纳赞定律得出启示,从图书馆资源建设和信息服务角度提出了图书馆服务模式创新的策略和方法。     

浅谈Web3.0时代数字图书馆个性化服务

指出了个性化服务是图书馆发展的重要趋势,阐述了个性化服务的概念和主要特征,分析了Web3.0技术的主要特征以及对于未来图书馆个性化服务的影响。     

基于读者满意的医院图书馆个性化信息服务

介绍了读者满意和个性化信息服务的定义以及二者之间的关系,探讨了医院图书馆实现读者满意的个性化信息服务方式。     

图书馆个性化信息服务研究

"以用户为中心"的个性化信息服务是图书馆信息服务的未来发展方向.对个性化信息服务进行了概述,介绍了图书馆个性化信息服务的主要模式及存在的问题,提出了解决的办法.     

基于知识管理的图书馆2.0个性化信息服务门户

探讨了Web2.0时代高校图书馆个性化信息服务门户创新模式,将知识管理理念引入图书馆个性化信息服务,提出基于知识管理的图书馆2.0个性化信息服务门户.     

数字图书馆个性化自适应云服务及其用户模型研究

从数字图书馆个性化自适应云服务的内涵、必要性和实现机制出发,探讨了数字图书馆个性化自适应云服务的用户模型的构成维度及其构建。     

高校图书馆个性化信息服务的研究与应用

概述了高校图书馆个性化信息服务的内涵、特点及服务方式,对高校图书馆如何开展个性化信息服务提出了建议。     

一种混合推荐系统的设计与应用

针对B2C网上购物的实际背景和要求,设计了一个运用多种技术相结合的个性化推荐系统模型,这种推荐模型既能有效解决单独关联规则推荐不适合同类产品推荐问题,又能有效解决协同过滤算法不适合异类产品推荐问题;既能有效处理电子商务中产品种类和类别层次繁多的产品推荐问题,又能加快推荐速度,在电子商务系统中具有良好的推荐效果和应用价值.     

图书馆个性化服务综合谈

介绍了个性化服务的概念和支持它的技术，通过对国内外图书馆个性化服务的对比分析，提出了图书馆个性化服务存在的问题及未来发展的趋势。