数字图书馆个性化服务的关键技术研究

摘要

在数字科技快速成长的时代，已有许多的算法及技术被提出来加以探究，并且在每天大量产生的电子数据中去分析以及检索出有意义的信息，以提升数字图书馆知识分享及服务质量。无论是求学或是工作、甚至日常生活都需要信息与知识协助解决问题。图书馆提供了比较完整、可靠、可信的知识，虽然目前的图书馆检索系统已经可以让用户从Web图形接口输入关键词搜寻书本或期刊，但是仍然使用字符串比对的方式进行搜寻，然而这种算法所检索的结果其精确度相当低，使用者无法找到真正所需要的信息。 在本研究中，首先研究数字图书馆数据库的数据类型和用户查询的方式，了解用户使用目的和用户种类后以此为依据建构一个研究模型。 然后从理论上研究了数字图书馆数据查询的相关开发技术，包括硬件平台、软件系统等，同时通过理论分析给出了数字图书馆个性化数据查询的设计原则，以达到个性化服务及管理数字图书馆的目的；以个性化服务为研究出发点，利用相似特性，如以身份名相同的读者的历史借阅馆藏资料记录产生关联法则，作为馆藏资料推荐的基础。 除此之外，还将运用0LAP的技术来分析数据方块，而这些数据方块是以具有相关联性的电子数据所产生而来，以获得使用数字图书馆资源的最新信息，通过算法的分析和比较寻找适合数字图书馆的高效率查询解决方案，有效率地提升数字图书馆的资源管理。 最后针对所提出的研究方法以几个例子加以分析及讨论，验证我们研究的算法在数字图书馆的针对个性化用户的数据查找和查询的方面的先进性和高效性。

目录

文摘

英文文摘

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1绪论

1.1数字图书馆的发展

1.2数字图书馆的价值

1.3数字图书馆的检索

1.4数字图书馆查询系统的文献研究

1.5论文研究内容及章节安排

2数字图书馆查询系统软硬平台和技术

2.1数字图书馆的硬件平台

2.2数字图书馆的软件系统

2.3数据检索的关联法则

2.4 Apriori算法

2.5 MUM算法

2.6数据仓储

2.7本章小结

3数字图书馆的个性化信息检索方法研究

3.1个性化服务的定义和需求

3.2个性化数据检索模型

3.3 Apriori算法测试

3.4 MUM算法

3.5数字图书馆管理

3.6本章小结

4检索算法的仿真环境分析和改进

4.1仿真环境搭建

4.2实验过程与结果分析

4.3 MUM算法的不足和改进方式

4.4本章小结

5全文总结与展望

致谢

参考文献