基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研究的开题报告.pdf

基于Web访问信息挖掘的数字图书馆个性化服务研

究的开题报告

一、选题的背景和意义

随着信息技术的发展和广泛应用，数字图书馆已经成为高校、科研

院所等机构的重要信息资源中心。数字图书馆不仅扩大了读者获取信息

的途径，同时也提供了更多的图书馆服务，为读者带来更多的便利。然

而，在数字图书馆中，读者面临着信息过载和信息碎片化的问题，同时

数字图书馆中的文献资源数量巨大，如何根据读者的喜好和需要进行个

性化服务，是当前数字图书馆的重要研究方向之一。因此，基于Web访

问信息挖掘技术，研究数字图书馆的个性化服务问题具有重要的意义。

二、研究内容和研究方法

本文主要研究数字图书馆个性化服务的问题，通过分析读者的行为

数据和阅读偏好，构建个性化推荐模型，为读者提供符合其阅读喜好和

需要的书目推荐服务。具体研究内容包括：

1.分析读者行为数据，了解读者阅读偏好和需求。

2.建立个性化推荐模型，使用机器学习算法和数据挖掘技术，对读

者行为数据进行分析和挖掘，提取读者的阅读偏好和需求，为读者推荐

符合其需求的书目。

3.设计和实现数字图书馆个性化服务系统，将个性化推荐模型应用

到数字图书馆系统中，为读者提供个性化的服务。

研究方法主要包括文献调研、数据收集和分析、机器学习算法的应

用和系统实现等。

三、预期成果和创新点

本文预计通过对读者行为数据的分析和挖掘，结合机器学习算法，

构建数字图书馆个性化推荐模型，并将其应用到数字图书馆系统中，为

读者提供个性化的服务。具体预期成果包括：

1.建立适用于数字图书馆的个性化推荐模型。

2.实现数字图书馆个性化服务系统，使读者可以根据自己的阅读偏

好和需求获取更加符合自己需求的书目推荐。

本文的创新点主要在于采用机器学习算法和数据挖掘技术，结合读

者行为数据和阅读偏好，构建数字图书馆个性化推荐模型，并将其应用

到数字图书馆系统中，为读者提供更加便捷的服务。

四、研究的难点和局限性

本文研究的难点主要在于数字图书馆读者行为数据的获取和处理，

以及模型的构建和应用。另外，本文研究的局限性主要在于数据量和数

据质量的限制，数据量较小和数据质量较差可能影响模型的准确性和推

荐效果。

五、研究的进展和计划

目前，本文已经完成了文献调研和部分数据收集工作，并进行了初

步分析。下一步的计划包括完成数据收集和分析，建立个性化推荐模型，

实现数字图书馆个性化服务系统等。预计在三个月内完成该研究工作。