数字图书馆中的智能推荐技术研究

为构建一种精确性较高的智能信息技术模型,对蚁群算法、SOM网络进行分析与研究,并基于两者构建智能推荐技术,运用该技术完成模型的建立与更新。最后利用已建模型对目前较通用的读者原始流通信息记录进行测试,验证结果表明该技术的个性化信息服务的准确率较高,且具有较高理论意义与应用价值。     

基于K-means算法的Ｗeb访问用户关联规则挖掘算法

针对传统关联规则算法中事务扫描的重复性以及最小支持度设定的不确定性,导致关联规则挖掘算法扫描事务数据库运行效率低下的问题,提出一种基于K-means的Web访问用户关联规则挖掘算法,该算法利用K-means算法聚类的效果,将Web访问用户数据集聚类为不同的小数据集,采用不同的最小支持度,分别对Web访问用户聚类小数据集进行关联规则挖掘。分析和实验结果证明,该算法可有效提高传统关联规则挖掘算法的效率,同时也可有效避免传统关联算法中扫描中的重复性。     

“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究综述

对近年来关于知识发现的大量相关论文从概念关系辨析、知识发现方法体系、文本挖掘与文本趋势挖掘、非相关文献知识发现、数据挖掘研究拓展等方面开展研究,总结“十一五”期间我国文献情报领域知识发现研究成果,重点介绍有关知识发现的内容分析、关联理论、领域驱动、可视化、文本挖掘模型等研究进展,最后分析展望今后该研究领域的研究热点和研究方向。     

基于用户信息平滑聚类的协同推荐方法

在电子商务中,协同推荐技术能够帮助用户发现感兴趣的东西.在协同推荐中,通常采用最近邻居的方法来产生推荐.随着商品数量的增多,协同推荐所需要的数据集也越来越稀疏,可用数据比例越来越少.为了解决这个问题,本文在传统的评分数据的基础上,引入用户的基本信息,对用户的基本信息进行离散化处理,将用户的基本信息转化成一个0、1的向量,在用户的信息的基础上计算最近邻居,根据最近邻居对用户缺失数据进行补充,在补充后的评分数据上进行聚类计算,并根据聚类结果对用户评分进行预测.实验表明引入用户的基本信息,并采用对基本信息离散化的处理方式进行缺失数据补充,在此基础上进行数据的聚类,能够提高预测评分的准确性.     

基于语义门户SEAL的数字图书馆构建研究

语义门户是基于语义技术的门户站点架构方法,通过半自动或者自动化的工具包构建关联数据,提供语义浏览和检索。数字图书馆要实现深层次的知识服务,必须实现其数据资源间的关联关系。文章通过对各典型语义门户SEAL的深入分析,研究了基于SEAL的数字图书馆的构建可行性。     

厦门地区图书馆城市一卡通的数据合并方法及效果

文章通过对各城市图书馆一卡通服务的比较,重点介绍厦门地区图书馆利用业务自动化系统实施一卡通用、通借通还的过程,及实施过程中数据整合所遇到的问题和所采取的解决方案。     

数字图书馆建设中冗余数据的产生与处理

数字图书馆建设的各个环节各个阶段,都会涉及数据库中冗余数据的产生和处理问题,这些问题将导致资源整合和调度中出现差错。研究冗余数据产生的原因,探讨冗余数据处理的对策,对数字图书馆的建设具有重大意义。     

联机编目环境下书目数据规范控制研究

建立于20世纪20年代国际图书馆学教育大潮期的文华图专（Boone Library School）是中国正规图书馆学高等教育之始。文华图专在研究图书馆业务技术、借鉴国外图书馆学理论、推动国内图书馆事业、推进图书馆职业等实践基础上,形成了学以致用、中西结合、交流沟通和协作创新的学术风格,并对现代图书馆事业在图书馆学研究路向、学术研究组织化、理论研究实用化、研究方法创新和研究的职业导向方面具有借鉴意义和深远影响。本研究对于当代图书馆学教育的创新发展具有参考价值。参考文献52。     

浅析二版主题词升级过程中书目数据替换规则

以国家图书馆二版主题词升级为背景,介绍升级中书目数据更新的整体情况,分析书目数据替换产生的依据及规则,并针对每种书目数据替换进行程序实现说明。     

利用D2R实现关系数据库与关联数据的语义模式映射

关系型数据库和关联数据的概念模型都基于现实世界的实体、属性及其关系而构建,具备建立映射和实现转换的可能性。两者语义模式映射的重点是关联关系的构建与表达。开源软件D2R的映射语言,通过核心要素ClassMap、PropertyBridge及其属性,支持关系数据库的SQL实现,支持将关系数据库不同实体之间、同一实体内部及与外部数据的关联关系构建为RDF链接。