基于數(shù)據(jù)挖掘的讀者個性化信息服務(wù)系統(tǒng)的研究與設(shè)計的開題報告

基于數(shù)據(jù)挖掘的讀者個性化信息服務(wù)系統(tǒng)的研究與設(shè)計的開題報告一、選題背景及意義隨著數(shù)字化、信息化的深入發(fā)展，圖書館正逐步轉(zhuǎn)型為數(shù)字化圖書館、智慧圖書館。數(shù)字化圖書館提供了使用便捷、資源豐富、服務(wù)全面的優(yōu)勢，但在海量信息的背景下，用戶需要花費大量時間和精力才能找到自己所需的資料。因此，為了更好地服務(wù)讀者，數(shù)字化圖書館需要實現(xiàn)個性化信息服務(wù)，為讀者提供精準(zhǔn)、高效、貼近實際需求的服務(wù)，使讀者可以更快地獲得自己需要的知識。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以挖掘大量數(shù)據(jù)潛在的關(guān)聯(lián)性和規(guī)律性，基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開發(fā)個性化信息服務(wù)系統(tǒng)，可以幫助圖書館理解讀者的需求和興趣，提升讀者服務(wù)質(zhì)量，滿足讀者對知識獲取的需求。二、選題內(nèi)容及研究方法選題內(nèi)容：本研究旨在設(shè)計基于數(shù)據(jù)挖掘的讀者個性化信息服務(wù)系統(tǒng)，探究基于讀者閱讀行為數(shù)據(jù)和興趣偏好數(shù)據(jù)的挖掘和分析成果在讀者個性化信息服務(wù)中的應(yīng)用。研究方法：1.數(shù)據(jù)收集和預(yù)處理：采集讀者閱讀行為和興趣偏好數(shù)據(jù)，并進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)集成、數(shù)據(jù)變換、數(shù)據(jù)規(guī)約等。2.數(shù)據(jù)分析和挖掘：使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，分析讀者閱讀行為和興趣偏好數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)隱含的關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類模型、聚類模型等。3.個性化信息服務(wù)模型設(shè)計：基于數(shù)據(jù)分析和挖掘成果，設(shè)計個性化信息服務(wù)模型，包括興趣推薦、閱讀推薦、文獻(xiàn)引用關(guān)系推薦等。4.系統(tǒng)實現(xiàn)與測試：基于個性化信息服務(wù)模型實現(xiàn)具體的系統(tǒng)功能，并進(jìn)行測試和評價。三、預(yù)期成果及意義本研究將設(shè)計一個基于數(shù)據(jù)挖掘的讀者個性化信息服務(wù)系統(tǒng)，為讀者提供興趣推薦、閱讀推薦和文獻(xiàn)引用關(guān)系推薦等服務(wù)。同時，本研究將提高讀者的體驗和滿意度，提升圖書館服務(wù)質(zhì)量，為數(shù)字化圖書館的發(fā)展提供有益的支持。四、研究進(jìn)度安排1.第一階段（2021.9-2021.11）：完成文獻(xiàn)綜述和研究計劃，搜集讀者閱讀行為和興趣偏好數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理。2.第二階段（2021.12-2022.2）：使用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和挖掘，發(fā)現(xiàn)隱含的關(guān)聯(lián)規(guī)則、分類模型、聚類模型等。3.第三階段（2022.3-2022.5）：基于數(shù)據(jù)分析和挖掘成果，設(shè)計個性化信息服務(wù)模型，包括興趣推薦、閱讀推薦、文獻(xiàn)引用關(guān)系推薦等。4.第四階段（2022.6-2022.8）：基于個性化信息服務(wù)模型實現(xiàn)具體的系統(tǒng)功能，進(jìn)行測試和評價，撰寫論文，并進(jìn)行答辯。五、參考文獻(xiàn)[1]謝孟秋.數(shù)據(jù)挖掘方法在數(shù)字圖書館個性化服務(wù)中的應(yīng)用.圖書館論壇,2020(9):49-54.[2]張國平,呂茜.基于數(shù)據(jù)挖掘的圖書館讀者個性化推薦算法研究.數(shù)據(jù)分析與知識發(fā)現(xiàn),2019(11):47-56.[3]周志華