基于SOM神经网络的高校图书馆个性化需求挖掘系统研究

发布时间：2019-06-19 19:16

【摘要】：借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点,本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段,有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统,进行有效性验证,实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。
[Abstract]:With the help of SOM neural network clustering algorithm, which has no parameters and high precision, this paper analyzes the Web access behavior of Shanxi University Library. The clustering behavior is divided into two optimization stages: rough adjustment of exponential function and micro-adjustment of linear function, which can effectively improve the clustering rate and clustering effect. Based on the output of user analysis results, the user personal characteristic information, user behavior data and literature database are screened and integrated to form a related dataset with higher reliability and availability. Combined with semantic retrieval and attribute value matching, the user personalized service recommendation system is constructed to verify the effectiveness of the three subsystems: library internal subject recommendation, book recommendation and expert recommendation.
【作者单位】： 山西大学经济与管理学院;中国石油大学(华东)经济与管理学院;
【分类号】：G250.7;G258.6

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本文编号：2502578