基于数据挖掘的开源电子资源访问行为统计模型
李杨
夏文秀
1.东北大学 图书馆,沈阳,1108192.东北大学 图书馆,沈阳,110819
摘要：为了解决当前图书馆资源个性化推荐过程中存在推荐的准确率、召回率以及效率较低的问题,采用二维距离模型构建用户社区模型,用于描述访问用户与图书馆开源电子资源之间的关系,并对互联网用户需求和访问行为进行模糊规则推理.依据互联网用户属性和图书馆资源访问需求属性之间的模糊规则,建立图书馆开源电子资源访问行为统计模型,并利用该模型向用户提供个性化推荐服务.仿真结果表明,所建模型的推荐召回率高达98.4％,推荐准确率为99.2％,运行时间小于0.04 s.所建模型能够为互联网用户提供准确、高效地图书馆资源个性化推荐服务.
关键词：数据挖掘开源电子资源访问行为统计模型二维距离模型互联网模糊规则个性化推荐
分类号：TP393(计算技术、计算机技术)
资助基金：国家自然科学基金(51874074)辽宁省高等学校图书情报工作委员会基金资助项目(LTB201620)
论文发表日期：2019-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：5( 643-647 )
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