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外文摘要
引文資料
題名:
圖書館小數據讀者個性化興趣預測與發現模型的構建
書刊名:
圖書館論壇
作者:
陳臣
出版日期:
2017
卷期:
2017(5)
頁次:
98-105
主題關鍵詞:
小數據
;
讀者
;
個性化興趣
;
預測與發現模型
;
圖書館
;
Small data
;
Reader
;
Personalized interests
;
Forecasting and discovery model
;
Library
原始連結:
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相關次數:
被引用次數:期刊(
1
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排除自我引用:
1
共同引用:0
點閱:15
讀者興趣預測與發現模型的準確性和時效性是圖書館個性化服務的關鍵,可以從圖書館小數據中發現讀者的興趣,為讀者提供更好的個性化服務。文章針對讀者的興趣非靜態,且隨著時間的推移而動態變化的特點,在對大數據和小數據關系研究的基礎上,提出一種基于小數據的讀者個性化興趣預測與發現模型,該模型在預測讀者興趣方面有較高的可信度和準確度。
以文找文
The accuracy and efficiency of reader interest forecasting and discovery model is a key for library to get reader interests from small data in the library, and to provide better personalized service to readers. Given that reader interests are not static and changes dynamically as time goes by,studies are conducted on the relationship between big data and small data,and a personalized interest forecasting and discovery model of library reader is presented based on small data. The model is of high reliability and accuracy to forecasting readers’ interests.
以文找文
期刊論文
1.
陳臣、馬曉亭(2015)。基於小數據的圖書館個性化推送服務與服務質量保證研究。情報理論與實踐,38(10),95-99。
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2.
馬曉亭、陳臣(2015)。基於可信小數據的圖書館個性化服務研究。圖書情報工作,59(4),70-75。
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3.
陳臣(2015)。基於小數據决策支持的圖書館個性化服務。圖書與情報,2015(1),82-86。
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4.
ESTRIN, D.(2014)。Small data, where n = me。Communications of the ACM,57(4),32-34。
5.
曾子明、金鵬(2016)。基於用戶興趣變化的數字圖書館知識推薦服務研究。圖書館論壇,2016(1),94-99。
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6.
葛桂麗、袁淩云、王興超(2016)。基於情境感知的用戶個性化興趣建模。計算機應用研究,2016(6),43-49。
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7.
左萬利、韓佳育、劉露(2015)。基於人工免疫算法的增量式用戶興趣挖掘。計算機科學,2015(5),34-41。
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8.
劉占兵、肖詩斌(2015)。基於用戶興趣模糊聚類的協同過濾算法。現代圖書情報技術,2015(11),12-17。
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9.
邢玲、宋章浩、馬強(2016)。基於混合行為興趣度的用戶興趣模型。計算機應用研究,2016(3),661-668。
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10.
唐曉波、謝力(2016)。基於主題的用戶興趣模型的構建及動態更新。情報理論與實踐,2016(3),116123。
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圖書
1.
納特•西爾弗、胡曉姣、張新、朱辰辰(2013)。信號與噪聲。北京:中信出版社。
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其他
1.
Manyika, James,Chui, Michael,Brown, Brad。Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity,http://www.mckinsey.com/business-functions/digital-mckinsey/our-insights/big-data-the-next-frontier-for-innovation。
2.
美國總統行政辦公室(20141113)。美國白宮「大數據」白皮書(2014年版),http://www.68dl.com/research/2014/0913/6849.html。
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