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现代图书情报技术  2010, Vol. 26 Issue (5): 23-28     https://doi.org/10.11925/infotech.1003-3513.2010.05.05
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基于最大频繁模式挖掘算法进行书目推荐系统的设计与实现
赵麟
(南开大学图书馆天津 300071)
The Design and Implementation of the Bibliographic Recommendation System Based on Maximal Frequent Patterns Mining Algorithm
Zhao Lin
(Nankai University Library, Tianjin 300071, China)
全文: PDF (704 KB)   HTML  
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

以南开大学图书馆Unicorn系统为基础,介绍基于最大频繁模式挖掘算法的书目推荐系统的设计与实现,详细描述利用Unicorn系统中积累的借阅数据分析读者的行为模式,提供个性化书目推荐的方法。该系统利用图书馆现有资源拓展读者服务,可以提高现行自动化借阅系统的使用效率。

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赵麟
关键词 个性化书目推荐了  数据挖掘频繁模式树  最大频繁模式   频繁模式增长    
Abstract

On the foundation of the Unicorn system in Nankai University Library, this paper introduces the design and implementation of bibliographic recommendation system based on  maximal frequent patterns mining algorithm. It describes the process of analyzing the readers’ behavior patterns by fully utilizing the accumulation data collected in the Unicorn system in details, so as to offer personalized bibliographic recommendation service. By using this system, the academic library can effectively expand different service patterns to readers on available sources, and improve the efficiency of the existing automated circulation system.

Key wordsPersonalized bibliographic recommendation      Data miningFrequent pattern tree (FP-Tree)       Maximal frequent patterns       FP-Growth
收稿日期: 2010-03-01      出版日期: 2010-05-25
: 

G250.7

 
通讯作者: 赵麟     E-mail: kylin_zhao@yeah.net
引用本文:   
赵麟. 基于最大频繁模式挖掘算法进行书目推荐系统的设计与实现[J]. 现代图书情报技术, 2010, 26(5): 23-28.
Zhao Lin. The Design and Implementation of the Bibliographic Recommendation System Based on Maximal Frequent Patterns Mining Algorithm. New Technology of Library and Information Service, 2010, 26(5): 23-28.
链接本文:  
https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/10.11925/infotech.1003-3513.2010.05.05      或      https://manu44.magtech.com.cn/Jwk_infotech_wk3/CN/Y2010/V26/I5/23

[1] 中国人民大学数字图书馆个性化服务系统[DB/OL].[2010-03-25]. http://202.112.118.49/.
[2] 刘建国,周涛,汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展,2009,19(1):1-15.
[3] Balabanovic M, Shoham Y. Fab: Content-based, Collaborative Recommendation[J]. Communications of the ACM,1997,40(3):66-72.
[4] Lieberman H. Letizia: An Agent That Assists Web Browsing[EB/OL]. [2010-03-25].http://web.media.mit.edu/~lieber/Lieberary/Letizia/Letizia-AAAI/Letizia.ps.
[5] 冯翱,刘斌,卢增祥,等.Open Bookmark—基于Agent的信息过滤系统[J].清华大学学报:自然科学版,2001,41(3):85-88.
[6] 范旭.以豆瓣网和中国国家图书馆为案例的网上书目推荐系统研究[J].图书馆学研究,2008(8):44-48.
[7] 陈定权,朱维凤.关联规则与图书馆书目推荐[J].情报理论与实践,2009,32(6):81-84.
[8] 郭亮.个性化书目推荐系统中的一个改进算法:FP-MAXMN算法[J].福建电脑,2008,24(8):100-101.
[9] 袁俊,张雅丽.Unicorn图书馆自动化管理系统功能与特点[J].津图学刊,2003(5):24-27.
[10] 冯志新,钟诚.基于FP-Tree的最大频繁模式挖掘算法[J].计算机工程,2004,30(11):123-124.
[11]  Agrawal R, Imielinski T, Swami A. Mining Association Rules Between Sets of Items in Very Large Database[C]. In:Proceedings of the ACM SIGMOD Conference on Management of Data. Washington,DC:ACM Press, 1993: 207-216.
[12]  Han J, Kambe M. Data Mining: Concepts and Techniques[M].San Francisco,CA:Morgaan Kaufmann Publishers,2001.

[1] 谢旺, 王丽珍, 陈红梅, 曾兰清. 基于空间序偶模式挖掘污染源与癌症病例的关系 *[J]. 数据分析与知识发现, 2021, 5(2): 14-31.
[2] 张勇,李树青,程永上. 基于频次有效长度的加权关联规则挖掘算法研究 *[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(7): 85-93.
[3] 陆泉,朱安琪,张霁月,陈静. 中文网络健康社区中的用户信息需求挖掘研究*——以求医网肿瘤板块数据为例[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 22-32.
[4] 牟冬梅,法慧,王萍,孙晶. 基于结构方程模型的疾病危险因素研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2019, 3(4): 80-89.
[5] 李勇男. 贝叶斯理论在反恐情报分类分析中的应用研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(10): 9-14.
[6] 牟冬梅, 王萍, 赵丹宁. 高维电子病历的数据降维策略与实证研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2018, 2(1): 88-98.
[7] 胡忠义, 王超群, 吴江. 融合多源网络评估数据及URL特征的钓鱼网站识别技术研究*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(6): 47-55.
[8] 江思伟, 谢振平, 陈梅婕, 蔡明. 混合特征数据的自解释归约建模方法*[J]. 数据分析与知识发现, 2017, 1(12): 92-100.
[9] 牟冬梅,任珂. 三种数据挖掘算法在电子病历知识发现中的比较*[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(6): 102-109.
[10] 李峰,李书宁,于静. 面向院系的高校毕业生图书馆记忆系统[J]. 现代图书情报技术, 2016, 32(5): 99-103.
[11] 赵静娴. 基于决策树的网络伪舆情识别研究[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(6): 78-84.
[12] 何建民, 王哲. 社交网络话题信息传播影响簇发现谱系挖掘方法[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(5): 65-72.
[13] 黄文彬, 徐山川, 马龙, 王军. 利用通信数据的移动用户行为分析[J]. 现代图书情报技术, 2015, 31(5): 80-87.
[14] 郝玫, 王道平. 面向供应链的产品评论中客户关注特征挖掘方法研究[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(4): 65-70.
[15] 孙鸿飞, 侯伟. 改进TFIDF算法在潜在合作关系挖掘中的应用研究[J]. 现代图书情报技术, 2014, 30(10): 84-92.
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