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文檔簡介

Web使用記錄挖掘在數字圖書館個性化服務中的應用研究的中期報告該研究旨在探索Web使用記錄挖掘在數字圖書館個性化服務中的應用。在本次中期報告中，我們介紹了研究的背景、研究目的、研究方法和初步結果。一、研究背景隨著數字化時代的到來，數字圖書館的應用范圍越來越廣泛。隨之而來的一個問題便是如何為每個用戶提供最合適的服務。傳統的圖書館服務主要是基于書目、作者或者類別等因素來進行推薦，而忽略了用戶的個性化需求。因此，在數字化時代，數字圖書館需要采用更加智能化的方式來進行用戶個性化服務。其中，Web使用記錄挖掘技術可以幫助數字圖書館更好地了解用戶的需求以及行為，為用戶提供更為個性化的服務。二、研究目的本研究旨在探究Web使用記錄挖掘在數字圖書館個性化服務中的應用，構建數字圖書館用戶個性化服務模型，為數字圖書館實現個性化服務提供科學依據。三、研究方法本研究采用的研究方法有文獻綜述和實證分析兩種。1.文獻綜述通過對當前數字圖書館個性化服務和Web使用記錄挖掘相關文獻的系統綜述，總結了數字圖書館個性化服務和Web使用記錄挖掘的相關概念、研究進展、方法和應用，為后續實證研究提供了理論基礎。2.實證分析在本次實證研究中，我們使用了某數字圖書館提供的用戶行為數據集，包括用戶瀏覽記錄、搜索記錄以及圖書借閱記錄等。基于該數據集，我們進行了用戶分類、用戶偏好分析和推薦算法實驗等。具體實驗流程如下：（1）用戶分類我們將所有用戶分為不同的用戶群體，根據不同的特點和行為進行分類。其中，我們主要采用K均值算法對用戶進行聚類分析。（2）用戶偏好分析針對不同的用戶群體，我們分析了他們的閱讀偏好，包括喜歡閱讀的類別、借閱頻率等。（3）推薦算法實驗我們根據用戶偏好，對相似的用戶進行匹配，并通過推薦算法對其進行推薦。其中，我們主要采用協同過濾算法和基于內容的推薦算法等。四、初步結果通過對實驗數據的分析，我們得出了以下初步結論。1.用戶分類我們將分析的用戶分為三類：偏好閱讀紀實文學、偏好閱讀小說的用戶以及偏好閱讀文化書籍的用戶。其中，在該數字圖書館借閱的大部分書籍為紀實文學和小說類。2.用戶偏好分析我們發現，大部分偏好閱讀小說的用戶更喜歡借閱現代小說和推理小說；而偏好閱讀紀實文學的用戶則更喜歡閱讀當代紀實和傳記類書籍；偏好閱讀文化書籍的用戶則更喜歡閱讀歷史、哲學、藝術等方面的書籍。3.推薦算法實驗我們采用協同過濾算法和基于內容的推薦算法等進行推薦實驗，結果表明，基于內容的推薦算法比協同過濾算法更能準確地給出用戶推薦結果。但準確度仍有待提高。五、結論通過本次研究，我們得出了初步結論，即通過Web使用記錄挖掘技術的應用，能夠更好地了解用戶的需求，實現數

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