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文档简介

基于数据挖掘技术的图书馆信息推送服务参考系统的开题报告一、选题背景及意义图书馆是高校重要的知识资源中心，其藏书丰富、信息全面，是学生、教师和研究人员研究、学习和教学的重要场所。但是，由于图书馆藏书众多，馆藏信息庞杂，用户在使用过程中难以找到自己需要的信息，而向用户推荐相关信息，则是图书馆提供更好服务的有效方法。因此，基于数据挖掘技术的图书馆信息推送服务系统的研发具有很高的现实意义。二、选题的研究现状目前，基于数据挖掘技术的图书馆信息推送服务已得到一定的研究和应用。国内外许多图书馆已经或正在开发此类系统，例如，新加坡国立大学图书馆推出了“书香智慧推荐”系统，美国加州大学伯克利分校图书馆开发了面向智能手机和平板电脑的图书馆服务应用等。但是，目前这类系统还存在问题。首先，由于图书馆藏书的特殊性，现有的数据挖掘算法对于图书馆数据的处理有效性还不够。其次，由于用户对于数据挖掘技术的了解不足，他们难以理解系统对于信息的分类和推送。因此，如何让用户对于系统的分类和推送更加信任，以及如何提高系统的分类和推荐准确率，是本系统需解决的难题。三、选题内容本系统将采用数据挖掘技术对图书馆馆藏信息进行挖掘和分析，进而根据用户的个人信息、行为习惯等特征推送适合用户的相关信息。系统包含以下模块：1.数据抓取和预处理：抓取图书馆数据库中的馆藏信息，对信息进行预处理，去除噪声数据等。2.用户行为分析模块：该模块主要分析用户对于图书馆服务的使用情况，包括用户搜索信息的关键词、浏览馆藏信息的频率和时间等。3.用户特征提取和建模模块：根据用户的个人信息、行为习惯等特征，提取并建立用户画像模型。通过挖掘大量信息，建立用户兴趣模型，分析用户潜在兴趣。4.系统推荐模块：根据用户兴趣模型，对于图书馆馆藏信息进行分类并推荐用户感兴趣的相关信息。5.用户反馈和评价模块：用户对于推荐信息的反馈和评价，是改善推荐准确率和提高用户满意度的有效方法。四、预期目标本系统的预期目标为：1.能够准确地分析和挖掘图书馆馆藏信息，并根据用户的个人信息和行为习惯推荐相关信息。2.用户交互体验友好，用户容易理解推荐信息的分类规则和推荐原则，提高用户对于系统的信任度。3.系统能够积极学习和适应用户兴趣模型，不断提高推荐准确率。4.系统能够提供给用户反馈和评价功能，及时调整推荐信息，提高用户满意度。五、研究方法本系统采用数据挖掘技术为主要手段，利用Python和Java等编程语言实现系统各个模块。其中，数据挖掘算法包括基于关联规则的挖掘、协同过滤、聚类和决策树等。在用户画像和推荐模型中，采用机器学习算法建立用户兴趣模型。六、预期结果本系统能够达到预期目标，能够完成以下工作：1.通过数据挖掘技术对图书馆馆藏信息进行分析和挖掘，并推荐相关信息，提高用户

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