数字图书馆个性化服务研究与实践 基于新型决策支持系统PDF电子书下载

第1章 绪论 1

1.1 技术背景 1

1.2 行业背景 1

1.3 研究目的和意义 3

1.4 国内外研究现状 3

1.4.1 国外个性化服务系统研究现状 4

1.4.2 国内个性化服务系统研究现状 6

1.4.3 国内外个性化服务系统比较分析 7

1.5 参考文献 8

第2章 数字图书馆概述 10

2.1 数字图书馆的起源与发展 10

2.2 数字图书馆的含义和特征 11

2.2.1 数字图书馆的含义 11

2.2.2 数字图书馆的特点 12

2.3 数字图书馆与传统图书馆的关系 13

2.3.1 数字图书馆为传统图书馆带来的机遇和挑战 14

2.3.2 数字图书馆与传统图书馆的比较分析 14

2.4 数字图书馆建设现状及发展趋势 16

2.4.1 国外数字图书馆的建设现状 16

2.4.2 国内数字图书馆的建设现状 18

2.4.3 数字图书馆发展趋势 21

2.5 数字图书馆关键技术 23

2.6 小结 24

2.7 参考文献 25

第3章 数字图书馆个性化服务概述 27

3.1 数字图书馆个性化服务问题的提出 27

3.2 数字图书馆个性化服务的概念 28

3.3 数字图书馆个性化服务的特征 29

3.4 数字图书馆个性化服务体系结构 30

3.5 数字图书馆个性化服务的方式 31

3.6 数字图书馆个性化服务的关键问题 32

3.7 小结 34

3.8 参考文献 34

第4章 基于新型决策支持系统的数字图书馆个性化服务 35

4.1 新型决策支持系统概述 35

4.1.1 新型的决策支持系统的基本结构 35

4.1.2 数据仓库技术 36

4.1.3 联机分析处理技术 38

4.1.4 数据挖掘技术 40

4.1.5 数据的ETL技术 42

4.1.6 数据仓库、联机分析和数据挖掘的关系 44

4.2 基于DSS的数字图书馆个性化服务系统体系结构 45

4.3 基于DSS的数字图书馆个性化服务系统功能模型 46

4.4 小结 48

4.5 参考文献 48

第5章 数字图书馆数据仓库系统设计 50

5.1 数据仓库设计技术概述 50

5.1.1 数据仓库设计基本过程 50

5.1.2 数据仓库主题选取 51

5.1.3 数据仓库维度建模 51

5.1.4 数据仓库中数据组织 52

5.2 数字图书馆数据仓库功能需求分析 54

5.2.1 数字图书馆数据仓库主题分析 54

5.2.2 读者主题功能需求 55

5.2.3 资源主题功能需求 56

5.2.4 资源访问主题功能需求 57

5.3 数字图书馆数据仓库维度建模 57

5.3.1 数字图书馆数据仓库可利用数据 57

5.3.2 数据仓库粒度的确定及数据分割 58

5.3.3 数据仓库主题涉及的维度分析 59

5.3.4 数据仓库各主题的星形维度设计 61

5.4 数字图书馆数据仓库数据的ETL 63

5.4.1 数字图书馆数据仓库创建过程 63

5.4.2 数字图书馆数据仓库ETL数据抽取机制 64

5.4.3 数字图书馆数字仓库ETL体系结构 65

5.5 小结 67

5.6 参考文献 67

第6章 数字图书馆个性化服务用户模型 68

6.1 用户模型相关理论 68

6.2 数字图书馆用户信息行为的收集 71

6.2.1 用户信息行为收集 71

6.2.2 用户信息行为收集中应注意的问题 72

6.3 基于资源分类树的数字图书馆用户兴趣模型 73

6.3.1 读者兴趣模型结构 73

6.3.2 读者兴趣模型设计 74

6.4 基于本体的数字图书馆用户兴趣模型 78

6.4.1 基于本体的用户模型架构 78

6.4.2 基于本体的用户模型表示方法 79

6.4.3 聚类与分类相结合的用户兴趣抽取方法 80

6.4.4 渐进遗忘和滑动窗口相结合的兴趣更新方法 80

6.5 基于用户检索行为的数字图书馆用户兴趣模型 81

6.5.1 基于用户检索行为的用户建模技术 81

6.5.2 基于用户检索行为的用户兴趣建模 82

6.6 小结 87

6.7 参考文献 87

第7章 数字图书馆个性化服务数据分析与挖掘 88

7.1 文献资源的联机分析处理 88

7.1.1 资源的多维数据需求分析 88

7.1.2 资源访问多维数据立方体建立 89

7.1.3 资源访问多维数据分析 91

7.2 文献资源的关联挖掘 93

7.2.1 关联规则挖掘技术 93

7.2.2 文献资源的关联挖掘过程 94

7.3 数字图书馆读者群划分 96

7.3.1 基于关联挖掘的读者群划分 96

7.3.2 基于高维聚类分析方法的读者群划分 99

7.4 小结 103

7.5 参考文献 103

第8章 数字图书馆个性化服务信息推荐技术 105

8.1 信息推荐技术相关理论 105

8.1.1 信息推荐系统概述 105

8.1.2 基于内容的推荐系统 106

8.1.3 协同过滤推荐系统 107

8.1.4 混合推荐系统 107

8.1.5 推荐系统相关问题 108

8.1.6 推荐系统的评价 109

8.2 基于内容过滤的个性化信息推荐 109

8.2.1 基于内容过滤的推荐方法 109

8.2.2 内容过滤中用户兴趣及资源模型表达 110

8.2.3 基于内容过滤的文献资源推荐算法 112

8.2.4 基于内容过滤的推荐算法实验分析 113

8.3 基于协同过滤的个性化信息推荐 114

8.3.1 协同过滤原理 114

8.3.2 基于模型的协同过滤算法 115

8.3.3 基于内存的协同过滤算法 115

8.3.4 协同过滤算法分析与优化方法 117

8.4 基于混合模式的个性化信息推荐 118

8.4.1 混合推荐模式概述 118

8.4.2 混合推荐模式用户兴趣模型建立 120

8.4.3 混合推荐模式系统模型 122

8.5 小结 123

8.6 参考文献 123

第9章 数字图书馆个性化服务系统应用实践 125

9.1 数字图书馆个性化服务系统需求 125

9.2 数字图书馆个性化服务系统功能模块 127

9.3 数字图书馆个性化推荐服务功能分析 130

9.4 数字图书馆个性化推送服务功能分析 132

9.5 数字图书馆个性化服务功能实现 134

9.5.1 系统开发工具和运行环境 134

9.5.2 个性化服务原型系统展现 135

9.6 小结 137

9.7 参考文献 138