基于大数据的数字图书馆流量预测算法

发布时间：2021-10-15 18:39

　　数字图书馆流量预测是数字图书馆管理的基础,直接影响数字图书馆管理效率。当前数字图书馆流量预测算法存在预测精度低、时间长等局限性,为了提高数字图书馆流量预测结果,提出基于大数据的数字图书馆流量预测算法。收集数字图书馆流量历史数据,用大数据分析技术对数字图书馆流量历史数据进行建模,构建数字图书馆流量预测模型,并对数字图书馆流量预测模型的相关参数采用蚁群算法进行优化。在Matlab 2017平台上进行数字图书馆流量预测的仿真对比测试实验,结果表明,所提算法的数字图书馆流量预测精度超过95%,相较其他对比算法预测建模总时间最短。所提算法的数字图书馆流量预测精度、建模效率均得到了明显的提升,可以应用于实际数字图书馆管理系统中。 

【文章来源】：现代电子技术. 2020,43(11)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0 引言
1 基于大数据的数字图书馆流量预测算法
    1.1 数字图书馆流量历史数据的处理
    1.2 数字图书馆流量历史数据的重构
        1.2.1 延迟时间的确定
        1.2.2 嵌入维的确定
    1.3 数字图书馆流量预测算法设计
    1.4 蚁群算法
    1.5 大数据的数字图书馆流量预测算法工作原理
2 数字图书馆流量预测算法性能测试与分析
    2.1 数字图书馆流量的历史数据
    2.2 混沌算法确定数字图书馆流量数据的延迟时间和嵌入维数
    2.3 数字图书馆流量预测模型的参数
    2.4 高校数字图书馆流量的预测精度对比
    2.5 高校数字图书馆流量的预测效率对比
3 结语


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于蝙蝠算法优化LSSVM的图书馆访问流量预测[J]. 李静.  信息技术. 2018(12)
[2]基于数据挖掘的高校图书馆图书借阅流量建模与分析[J]. 尹志强.  微电子学与计算机. 2018(11)
[3]基于大数据分解的数字图书馆访问流量预测[J]. 左丽.  自动化技术与应用. 2018(10)
[4]公共图书馆智能读者流量系统大数据分析研究——以深圳图书馆为例[J]. 周静晴.  图书馆研究. 2018(04)
[5]神经网络在高校图书馆图书借阅流量预测中的应用[J]. 陈越华.  现代电子技术. 2017(19)
[6]高校图书馆引进英文数据库的成本效益研究——以盐城工学院图书馆为例[J]. 张振华,梅江林.  盐城工学院学报(社会科学版). 2016(04)
[7]数字图书馆访问流量预测方法研究[J]. 张岚.  河南科技. 2014(12)
[8]GM（1,1）模型在大开间图书馆流量预测中的应用[J]. 张明霞.  数学的实践与认识. 2013(23)
[9]高校图书馆网络异常流量分析与研究[J]. 马东.  现代情报. 2012(12)
[10]公共图书馆读者流量影响因素研究[J]. 费巍,徐军.  山东图书馆学刊. 2012(02)



本文编号：3438435