高校图书馆馆藏图书个性化推荐研究

摘要

在数字资源时代，纸质图书仍然是人们系统学习知识的第一选择。对高校图书馆而言，利用个性化推荐技术为读者推荐符合其专业知识学习和兴趣爱好培养的馆藏图书，不仅能提高馆藏资源的利用率，更能通过主动的个性化信息推荐服务提升读者与图书馆的互动率。
　　本文第二章介绍了个性化推荐技术的相关理论与方法，第三章从用户群体特殊性及图书资源信息组织特殊性两个方面，分析了高校图书馆个性化推荐环境的特殊性，及读者和图书馆对馆藏图书资源的个性化推荐的需求特征。
　　第四章从用户兴趣模型和图书内容特征提取两方面详细描述了本文的个性化推荐模型。通过提炼读者的学科专业培养方案中的课程参考书的内容特征，用于建立基于学科专业背景的用户兴趣模型，以期为用户推荐符合其专业知识学习的图书;并通过分析利用传统图书著录信息来描述图书内容特征的不足，提出了结合图书的MARC著录信息和从外部获取的图书内容相关的信息，建立图书的内容特征模型的方法。
　　第五章通过三组图书数据集，模拟图书推荐过程，进行实证研究。图书推荐结果的效果采用命中率(Hit Rate)和成对比较法(Pair Match)两个指标去评估推荐结果的分类准确度及排序准确度。实验结果显示:本文所提出的个性化图书推荐模型能够提升高校馆藏图书个性化推荐的效能，能够改善图书的推荐排序，提升推荐结果的精度。即本文从用户兴趣初始模型和图书内容特征提取两个方面，改进了基于内容的推荐方法，不仅能解决推荐系统的冷启动问题，更提升了馆藏图书个性化推荐的效果。

目录

声明

摘要

1．绪论

1．1 选题背景与意义

1．1．1 选题背景

1．1．2 选题意义

1．2 图书馆领域个性化推荐的研究现状

1．2．1 国外研究现状

1．2．2 国内研究现状

1．2．3 研究现状总结

1．3 本文主要研究内容与研究思路

1．3．1 本文主要研究内容

1．3．2 本文的研究思路

1．4 论文创新点及组织结构

1．4．1 本文的创新点

1．4．2 论文组织结构

2．个性化推荐相关理论及方法

2．1 数据挖掘理论与方法

2．1．1 聚类

2．1．2 关联规则

2．1．3 其他方法

2．2 个性化推荐理论与方法

2．2．1 个性化推荐理论

2．2．2 基于内容的推荐方法

2．2．3 协同过滤推荐方法

3 高校图书馆馆藏图书资源推荐的个性化特征

3．1 高校图书馆用户个性化特征

3．1．1 高校图书馆用户类型

3．1．2 用户借阅行为特征

3．1．3 高校图书馆用户对图书资源个性化推荐的需求

3．2 高校图书馆馆藏图书资源个性化特征

3．2．1 图书资源的学科主题特征

3．2．2 馆藏图书资源的内容特征

3．2．3 图书馆对馆藏图书资源个性化推荐的需求

4 高校图书馆藏图书资源个性化推荐模型

4．1 馆藏图书个性化推荐方法及模型框架

4．1．1 个性化推荐的常用方法

4．1．2 本文所采用的个性化推荐方法

4．1．3 改进后的个性化推荐方法

4．1．4 个性化图书推荐模型简述

4．2 个性化推荐模型的表示方法及相关概念定义

4．2．1 个性化推荐模型的向量空间表示

4．2．2 个性化推荐模型中相关概念定义

4．3 用户个性化特征描述

4．3．1 用户个性化属性选择

4．3．2 用户兴趣模型表示

4．3．3 基于借阅记录的用户兴趣模型更新

4．4 图书资源内容特征描述

4．4．1 图书内容属性选择

4．4．2 图书特征表示与提取

4．4．3 图书内容的相似度计算

5 高校图书馆馆藏图书资源个性化推荐实验

5．1 实验方案

5．1．1 实验数据集的选取

5．1．2 数据预处理

5．1．3 模型假设

5．1．4 实验的实施过程

5．2 实验评估指标

5．2．1 命中率

5．2．2 成对比较法

5．3 实验结果与分析

5．3．1 社会学图书个性化推荐实验结果

5．3．2 图书馆学个性化推荐实验结果

5．3．3 混合数据个性化图书结果

5．4 实验结论

6 总结与展望

参考文献

致谢