用户体验视角下数字图书馆数据智能查询优化研究
本文关键词:用户体验视角下数字图书馆数据智能查询优化研究 出处:《数字图书馆论坛》2017年07期 论文类型:期刊论文
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【摘要】:针对传统数字图书馆数据智能查询技术一直存在响应时间长、效率低且查询准确性较差的问题,本文提出用户体验视角下数字图书馆数据智能查询优化研究。首先,介绍数字图书馆数据智能查询技术的进展及存在意义;其次,在用户体验视角下采用数据关联规则方法对数字图书馆数据进行挖掘与提取,并依据关系数据库的基本思想对关联规则提取计算进行描述;最后,按照权重值从大到小的顺序给出查询结果,从而实现智能查询优化。结果表明,本文提出的方法查询效率高,查询精度明显优于传统方法。
[Abstract]:Aiming at the problems of long response time , low efficiency and poor query accuracy in the traditional digital library data intelligent query technology , this paper presents the research on the optimization of the digital library data intelligent query in the view of user experience . Firstly , the paper introduces the progress and significance of the digital library data intelligent query technology . Secondly , according to the basic idea of the relational database , the data of the digital library is extracted and extracted , and finally , the query results are given according to the basic idea of the relational database . The results show that the query efficiency is high and the query accuracy is obviously better than the traditional method .
【作者单位】: 装甲兵工程学院;
【分类号】:G250.76
【正文快照】: 随着社会文明逐渐发展,知识信息呈海量增长。面据规模较大的情况,用户体验视角下的分布式K近邻连对广泛传播的信息,人们对知识的需求更加迫切,其阅接方法应运而生[6]。读需求也有更个性化的特性[1-2]。数字图书馆具有信息周屹等将Voronoi图和K近邻连接方法结合,对数量庞大、容
【参考文献】
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,本文编号:1388050
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