基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统设计与实现
这是一篇关于高校图书馆,个性化推荐,用户兴趣,协同过滤,推荐系统的论文, 主要内容为自信息技术迅速发展以来,高校图书馆保存的图书信息不断增多,传统的信息检索技术已不能满足师生从海量藏书中快速查找、筛选感兴趣的信息。因此,为了更好的服务高校师生,建立使用协同过滤推荐技术的高校图书馆图书推荐系统,有助于更为精准的推送图书信息。本文针对传统高校图书馆管理系统推荐率低,无法根据用户兴趣进行书籍推荐的缺点,基于SSH框架,采用B/S架构模式和Java编程语言,通过对协同过滤推荐算法的改进,完成基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统设计与实现,主要包括以下几个部分。(1)阐述协同过滤推荐算法的基本原理、算法过程、相似度计算。在此基础上,基于高校图书馆图书推荐系统的需求,改进协同过滤算法。在明确传统协同过滤推荐算法的特点后,充分考虑用户兴趣变化问题,认为采用该算法在寻求集合相似度以及预测评分等核心过程中需要充分考虑用户兴趣变化的影响。因而将包含频率权重、时间权重的调节因子加入两个核心过程中,以优化算法性能。(2)系统需求分析。详细阐释系统的性能需求、功能需求及设计中所遵循的原则等,确定系统的主要功能模块。(3)设计并实现高校图书馆图书推荐系统,并简要说明系统整体框架及系统各主要功能、关键模块以及推荐算法的设计方法、实现过程、设计实现数据库系统的过程、重点等。(4)系统测试。通过系统管理员、普通用户两个层面对系统进行用户注册、用户登录、图书借阅、归还以及个性化图书推荐等模块的功能测试;并分析改进后协同过滤推荐算法的性能效果。研究表明该算法能够提高推荐精准度与质量。本文在图书推荐系统设计和实现的过程中,改进协同过滤推荐算法,完成高校图书馆图书推荐系统的设计和实现。通过测试结果与实际使用效果相比较,该系统的使用有利于高校图书馆为用户推荐个性化图书,充分满足用户的需求。
高校图书馆网上参考咨询系统的设计与实现
这是一篇关于高校图书馆,网上参考咨询,B/S结构的论文, 主要内容为随计算机技术和网络技术的飞速发展,人们查阅资料的途径、获取信息的方式也随之呈现多元化态势。借助当今的现代计算机技术和先进的网络设备,作为学校信息化建设重要组成部分的高校图书馆,参考咨询服务工作也有了新的模式和服务平台。把传统的参考咨询服务工作扩展到网络虚拟空间,为读者提供不受时间、空间影响的网络参考咨询服务,逐步开发和研究适合本校办学特色以及为地方经济建设服务的网络参考咨询服务系统,就成为高校图书馆的重要工作之一。 大部分高校图书馆网上咨询系统提供的服务,基本只限于为用户提供检索、解答图书馆使用的一般性问题,较深层次的服务比如科技查新,文献追踪服务,专家咨询等不多甚至没有。据此,本文研究完成一个高校图书馆网上参考咨询系统,在原有系统的基础上,增加了具有参考咨询服务特色的一些模块,旨在丰富高校图书馆网上服务的深度。 全文按照面向对象的软件设计思路展开,采用B/S和三层开发技术架构,前台采用GUI Design Studio软件设计界面,后台基于开发软件.NET和C#开发语言及Oracle数据库。系统经过测试,该系统基本实现网上科技查新、文献服务和专家咨询业务,系统运行正常,为校内人员提供便捷、系统、专业、可随时随地获取相关专业资讯提供了一条新的途径,图书馆在业务开展上也从线下服务拓展到线上服务,同时将部分业务向校外用户开放,在社会影响与效益上得到了双重提升。
基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统设计与实现
这是一篇关于高校图书馆,个性化推荐,用户兴趣,协同过滤,推荐系统的论文, 主要内容为自信息技术迅速发展以来,高校图书馆保存的图书信息不断增多,传统的信息检索技术已不能满足师生从海量藏书中快速查找、筛选感兴趣的信息。因此,为了更好的服务高校师生,建立使用协同过滤推荐技术的高校图书馆图书推荐系统,有助于更为精准的推送图书信息。本文针对传统高校图书馆管理系统推荐率低,无法根据用户兴趣进行书籍推荐的缺点,基于SSH框架,采用B/S架构模式和Java编程语言,通过对协同过滤推荐算法的改进,完成基于协同过滤算法的高校图书馆图书推荐系统设计与实现,主要包括以下几个部分。(1)阐述协同过滤推荐算法的基本原理、算法过程、相似度计算。在此基础上,基于高校图书馆图书推荐系统的需求,改进协同过滤算法。在明确传统协同过滤推荐算法的特点后,充分考虑用户兴趣变化问题,认为采用该算法在寻求集合相似度以及预测评分等核心过程中需要充分考虑用户兴趣变化的影响。因而将包含频率权重、时间权重的调节因子加入两个核心过程中,以优化算法性能。(2)系统需求分析。详细阐释系统的性能需求、功能需求及设计中所遵循的原则等,确定系统的主要功能模块。(3)设计并实现高校图书馆图书推荐系统,并简要说明系统整体框架及系统各主要功能、关键模块以及推荐算法的设计方法、实现过程、设计实现数据库系统的过程、重点等。(4)系统测试。通过系统管理员、普通用户两个层面对系统进行用户注册、用户登录、图书借阅、归还以及个性化图书推荐等模块的功能测试;并分析改进后协同过滤推荐算法的性能效果。研究表明该算法能够提高推荐精准度与质量。本文在图书推荐系统设计和实现的过程中,改进协同过滤推荐算法,完成高校图书馆图书推荐系统的设计和实现。通过测试结果与实际使用效果相比较,该系统的使用有利于高校图书馆为用户推荐个性化图书,充分满足用户的需求。
基于微信的高校图书管理系统的设计与实现
这是一篇关于系统开发,微信,高校图书馆,图书管理系统的论文, 主要内容为微信公众平台是一个开放的平台,同时微信公众平台开放了其API接口,任何机构都可以开发并构建基于开放接口的第三方服务平台,实现和机构应用的无缝对接。微信官方为开发者提供了详实的开发文档和代码示例,保证了开放接口的顺利搭建。微信可在Symbian、iOS、Android、Windows phone这几大主要的智能手机平台上运行,并且它的下载、更新及插件功能都是开放免费的。这无疑是推广图书馆移动服务业务,成本低廉、性价比高的最佳选择。针对高校图书馆服务现状,运用微信公众平台的API接口开发功能,设计和实现基于微信的高校图书馆服务系统,利用微信服务的优势,对传统图书馆服务模式进行了创新,为校内师生提供快捷方便的图书馆相关信息查询服务。论文研究主要包括下面五个内容:(1)进行高校图书管理系统、微信、开发工具方面相关研究。包括高校图书馆管理系统概述、微信公众平台的优势、PHP组件的体系结构、SQL语言在PHP中的应用及微信公众平台的API接口介绍;(2)系统查询功能模块的设计与实现。包括馆藏图书查询模块、已借图书查询模块、到期图书提醒模块等三个核心功能模块的应用需求分析、模块的设计、模块功能及应用界面实现;(3)借阅功能模块的设计与实现。包括图书借阅模块、图书预约模块、图书续借模块、图书借阅提醒模块等四个核心功能模块的应用需求分析、模块的设计、模块功能及应用界面实现;(4)公告资讯功能模块的设计与实现。包括新闻公告模块、讲座与培训模块、资源推介模块等三个核心功能模块的应用需求分析、模块的设计、模块功能及应用界面实现;(5)系统个性化服务功能模块的设计与实现。包括互动资讯模块、学科服务模块、图书推荐块等三个核心功能模块的应用需求分析、模块的设计、模块功能及应用界面实现。针对高校图书馆服务现状,运用微信公众平台的API接口开发功能,设计和实现基于微信的高校图书管理系统,利用微信服务的优势,对传统图书馆服务模式进行了创新,为校内师生提供快捷方便的图书馆相关信息业务。
福建省高校图书馆文创产品开发研究
这是一篇关于高校图书馆,文化创意产品,产品开发,开发推广的论文, 主要内容为改革开放之后,我国的科技、教育以及经济等各领域都取得了很大进步,以文化创意为代表的第三产业发展十分迅速,取得了不小的成就。人民群众文娱消费需求的不断增长,也能有效激发整个文化产业市场需求的不断扩大。如今我国的文化创意产业正慢慢朝着多元化方向进一步发展,大量品质与文化内涵并存的文创产品获得了不少消费者的喜爱。随着近些年来相关政策的推动,图书馆在文创产品开发上也取得了不少成绩,但也存在不少问题,比如品牌效应差以及所开发的产品结构比较单一等。此外,虽然高校图书馆拥有开发文创产品的条件和优势但诸多高校图书馆在这方面还没有多少作为。本文通过访谈法、问卷调查法以及文献调研法等研究方法对福建省高校图书馆的文创产品开发进行了研究。首先,本文利用PEST模型分析高校图书馆文创产品的开发环境、阐述开发方式以及相关概念等,并对本篇论文所使用的SIVA理论及基于该理论所研究的开发路径进行详细介绍。其次,本文分析了福建省高校图书馆文创产品进行开发的优势,调查分析了福建省高校图书馆文创产品开发现状和需求,总结出了福建省高校图书馆在开发文创产品时所遇到的问题:一是文创产品的自主创新水平欠佳,二是可学习的模式不多,三是馆藏资源没有得到充分利用,四是文创产品宣传力度不足。最后,本文在借鉴国内外优秀高校图书馆文创产品开发经验的基础上,提出了福建省高校图书馆文创产品的开发策略:第一,加强培养文创产品开发设计领域的专业人才;第二,借助福建本省高校联盟FUlink平台实现资源共享,合力进行文创产品的开发;第三,通过艺术的方法对古籍经典进行表达,进一步挖掘各高校图书馆的馆藏资源;第四,开展跨界领域的合作。
融合资源与用户特征的高校图书馆推荐系统研究
这是一篇关于协同过滤,K均值聚类,高校图书馆,个性化推荐的论文, 主要内容为在互联网技术飞速发展的如今,高校图书馆与互联网环境同样面临着“信息过载”的问题,而与互联网信息资源平台普遍应用着个性化推荐系统的情况不同,目前推荐系统在高校图书馆的应用不够普遍,高校师生仅靠传统的检索系统很难在海量的文献资源中找到自己真正感兴趣和对自己有价值的文献。因此有必要在高校图书馆中应用推荐系统和数据挖掘技术,根据用户的行为挖掘其潜在偏好和需求,为用户提供个性化图书推荐服务,在提高图书馆资源利用率的同时,还可以通过降低高校师生的信息检索成本来更好的帮助其完成学习、教学、科研等工作。本文通过将高校图书馆资源、用户特征与一般商业推荐平台进行对比分析,发现高校图书馆相较一般商业推荐平台有着资源数量远高于用户数量、用户与资源有着较为明确的研究方向和学科领域划分等特点,并提出高校图书馆推荐系统应针对这种差异,在一般的推荐算法的基础上进行优化,从而更好的在高校图书馆资源环境下发挥推荐系统的性能。本文提出了融合了聚类算法与协同过滤推荐算法的优化方案,将K-Means聚类算法与基于用户的协同过滤推荐算法进行融合,在聚类时,通过将用户所借阅图书的学科类别和其专业背景加入提取的特征中,使得算法可以顾及用户专业背景对其文献需求的影响,在用户行为数据并不丰富的高校图书馆系统中提供相对更准确的推荐,且在对用户进行聚类后,推荐时就不用在所有用户范围内寻找最近邻用户,只需在用户所在的聚类内进行相似度计算,减少了计算时间,对推荐系统的效率有一定的提高。本文以华中师范大学图书馆2019全年借阅记录作为实例数据,对一般的协同过滤推荐算法和本文提出的优化算法的推荐结果进行对比,来验证优化方案的实际效果。最终通过对比两种推荐方法的推荐结果,得到本文提出的优化算法推荐结果准确率高于一般的协同过滤推荐算法,证明了此优化方案的可行性。本研究的创新点主要有两个:一是考虑到了高校图书馆资源环境与用户与一般商业推荐平台的差异,并考虑到了这种差异对高校图书馆用户需求的影响,针对性的提出了推荐系统优化方法;二是将聚类算法与协同过滤算法进行融合,除了可以将用户和图书的学科领域特征融合进推荐,提升推荐准确度之外,还可以在一定程度上减少推荐所需的计算时间,提升推荐系统的推荐性能。
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