基于“讀者畫(huà)像”的圖書(shū)館個(gè)性化信息推薦系統(tǒng)構(gòu)建研究
【文章頁(yè)數(shù)】:67 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【部分圖文】:
圖1-1圖書(shū)館“用戶(hù)畫(huà)像”發(fā)表文獻(xiàn)趨勢(shì)圖??“”
圖書(shū)館領(lǐng)域中對(duì)??“用戶(hù)畫(huà)像”的研究起步較晚,相關(guān)成果也較少。筆者在中國(guó)知網(wǎng)中以“圖書(shū)館??用戶(hù)畫(huà)像”為主題詞檢索出文獻(xiàn)168篇。研究的起點(diǎn)大致是2017年,共有6篇??研究文獻(xiàn)。2017年至2019年相關(guān)研宄成果逐漸增加,2018年共有36篇文獻(xiàn),??2019年有61篇文獻(xiàn)。2....
圖3-5?“讀者畫(huà)像”描述過(guò)程的架構(gòu)??
?揚(yáng)州大學(xué)碩士學(xué)位論文???上得到了正式的標(biāo)簽,是對(duì)數(shù)據(jù)的深層次挖掘。讀者標(biāo)簽中最重要的興趣與心理??特征的細(xì)節(jié)也是在這一層中分析得出,完善了由讀者自主選擇和直接信息得到標(biāo)??簽的偏差和不確定。??讀者關(guān)聯(lián)層需要挖掘讀者個(gè)體之間的聯(lián)系,通過(guò)詞頻統(tǒng)計(jì)、標(biāo)簽相似度計(jì)算、??聚類(lèi)分析,....
圖2-1讀者標(biāo)簽建模??
?圖書(shū)館"讀者畫(huà)像"描述流程構(gòu)建???興趣特征標(biāo)簽和心理特征標(biāo)簽主要由讀者自主標(biāo)簽選擇或根據(jù)以上的讀者身份??屬性標(biāo)簽、動(dòng)態(tài)行為標(biāo)簽進(jìn)行算法分析提取的,是依據(jù)讀者心理學(xué)對(duì)讀者進(jìn)行分??類(lèi)標(biāo)記的主要標(biāo)簽,也是后續(xù)畫(huà)像應(yīng)用的主要部分;社交網(wǎng)絡(luò)標(biāo)簽在系統(tǒng)與圖書(shū)??館其他網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)進(jìn)行數(shù)據(jù)....
圖3-2標(biāo)簽數(shù)據(jù)儲(chǔ)存方式??3.?4讀者數(shù)據(jù)收集??
?圖書(shū)館"讀者畫(huà)像"描述流程構(gòu)建???—??HDfS?Hive?Hbase?f?\??一,黑一?,-廳量?跳f?挪)??^?SSZB?^??圖3-2標(biāo)簽數(shù)據(jù)儲(chǔ)存方式??3.?4讀者數(shù)據(jù)收集??讀者數(shù)據(jù)在表現(xiàn)層次上可以分為顯性數(shù)據(jù)與隱性數(shù)據(jù),顯性數(shù)據(jù)可以直接表??現(xiàn)出讀者的屬性和偏....
本文編號(hào):4053595
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