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基于聚类优化的数字图书馆协同过滤个性化推荐服务研究

作者:盛先锋聚类优化数字图书馆个性化推荐服务数据挖掘

摘要:随着近年来计算机技术快速发展,数字图书馆有必要基于聚类优化对多种文献数据资源协同过滤,面向用户提供个性化推荐服务,以提高服务效率。文章在介绍聚类优化概念及含义的基础上,分析了数字图书馆协同过滤个性化推荐服务的优势,包括优化图书馆数字信息服务机制、为用户提供优质文献资源、提高数字资源利用率等。探究了协同过滤个性化推荐服务模式,包括个性化定制服务、个性化推送服务、数据挖掘与决策服务。最后归纳出数字图书馆协同过滤个性化推荐服务构建策略,即利用智能搜索技术、精确搜索资源,应用数据挖掘技术、挖掘数字信息价值,优化聚类算法、制定精准服务方案,完善系统平台、构建资源过滤服务机制。

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中国中医药图书情报

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