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1、基于数据挖掘的书目推荐研究ResearchonBooklistRecommendationbasedonDataMiningLiuYuexue(LibraryofXinyangAgriculturalandForestryUniversity，XinyangHenan464000)Abstract:Byanalyzingtheeffectsoftherecommendedbooks,thispapertriedtointroducetheassociationrulesofdataminingtothelibrarybooklistrecommendationonth
2、ebasisofseveraltraditionalbookrecommendationandservicemodels・Basedonspecificcasesofborrowing,itadoptdtheassociationrulesandApriorialgorithmtoanalyzetheborrowingrecordsofreaders#aoastoprovidepersonalizedbookrecommendationserviceforreaders・Thepaperpointedoutthatthismodelofbooklistrecommen
3、dationhadgreatimportanceforboththelibraryandthereaders・Keywords:library;datamining;associationrules;booklist;personalizedinformationservice现代图书馆肩负着为读者推荐优秀书目并同时提供所推荐图书的使命。如何从大量的馆藏中快速地推荐给读者适合其阅读的图书，是一个棘手的难题。为了解决此问题，本文尝试利用数据挖掘领域的相关理论和技术进行图书馆的书目推荐工作，从而在技术层面解决这个难题。1基本概念概述1.1图书推荐服务概述目前，传统的图书推
4、荐服务主要有以下几种方式：1.1.1畅销书排行。这种推荐方式就是按照图书销售量的多少来向读者推荐当前最畅销的书,比如当当网和亚马逊等网上书店的畅销书排行榜等。这种方式是向用户推荐销量靠前的书，实施起来比较简单，便于操作，可信度比较高。1.1.2相关书籍推荐。相关书籍推荐是以某一本书为基础的推荐，比如，用户在借阅或浏览某本书时，图书馆的工作人员以这本书为基础，向其推荐与该书的内容、主题相关、相似或相同的书,将这些相关图书的基本信息,比如馆藏地点、购买链接等信息反馈给读者。这种图书推荐方式属于主动推荐，具有一定的难度，这种推荐方式要求推荐人员具有一定的专业知识,并且知识广
5、泛,熟悉馆藏图书。1.1.3基于用户兴趣的推荐。此种推荐模式，是完全基于读者的阅读需求和阅读兴趣，匹配最适合的读者和最适合读者兴趣的图书,即为人找书、为书找人,核心点在于如何把控不同读者的阅读兴趣。由于此方式具有较高的主动性和个体性,能根据不同读者的需求推荐书目,因此被广泛应用于基于数据挖掘的个性化图书推荐中。1.2数据挖掘概述数据挖掘就是从大量的应用数据中提取出有用的信息、知识的过程,提取岀❷淼闹❷识和信息是人们事先不知道的,是通过对已知数据进行分析而发现的⑴。数据挖掘具有以下三点特征：第_,它是对海量的原始数据进行挖掘提取,比如,在图书推荐服务中,数据挖掘就基于数
6、据挖掘的书目推荐研究ResearchonBooklistRecommendationbasedonDataMiningLiuYuexue(LibraryofXinyangAgriculturalandForestryUniversity，XinyangHenan464000)Abstract:Byanalyzingtheeffectsoftherecommendedbooks,thispapertriedtointroducetheassociationrulesofdataminingtothelibrarybooklistrecommendationontheba
7、sisofseveraltraditionalbookrecommendationandservicemodels・Basedonspecificcasesofborrowing,itadoptdtheassociationrulesandApriorialgorithmtoanalyzetheborrowingrecordsofreaders#aoastoprovidepersonalizedbookrecommendationserviceforreaders・Thepaperpointedoutthatthismodelofbooklistre
