Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究的开题报告.pdf

Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应

用研究的开题报告

一、研究背景及意义

随着数字图书馆网站的不断发展，使得读者能够方便地获取和检索

图书。但是，在面对巨大的图书库时，如何为不同的读者提供个性化的

服务，是数字图书馆急需解决的问题。

因此，本研究拟通过挖掘Web使用记录来了解读者的需求和偏好，

通过建立个性化的推荐系统，为读者提供精准的推荐服务。通过个性化

服务，能够提升读者满意度和用户体验，并提高数字图书馆的使用率。

二、研究的目标和内容

目标：通过分析Web使用记录，建立个性化推荐模型，提高数字图

书馆的服务质量和用户体验。

内容：

1.对数字图书馆网站的使用记录进行挖掘和分析，了解读者的浏览

和检索习惯。

2.基于上述分析，构建个性化的图书推荐模型，针对读者的个人兴

趣和偏好，为读者推荐相关图书。

3.对推荐模型进行测试和优化，提高推荐精度和服务质量。

三、研究方法和技术路线

方法：本研究采用数据挖掘技术和推荐系统算法，辅以统计分析和

实验评估，以实现对数字图书馆网站的个性化推荐服务。

技术路线：

1.数据预处理：从数字图书馆网站获取浏览和检索记录，清洗和去

噪，提取有用的特征。

2.数据分析：对处理后的数据进行统计分析，了解读者的浏览和检

索习惯，提取相应特征。

3.推荐模型的构建：根据上述特征，选择适合的推荐算法（如基于

内容的推荐、协同过滤推荐等），建立个性化的推荐模型。

4.模型测试和优化：采用指标评估和实验验证方法，对推荐模型进

行测试和优化，提高推荐精度和服务质量。

四、预期成果和可行性分析

预期成果：建立基于Web使用记录挖掘的数字图书馆个性化推荐系

统。该系统可以根据读者的浏览和检索记录，向读者推荐符合其个人兴

趣和偏好的相关图书，提高数字图书馆的服务质量和用户体验。

可行性分析：目前，数字图书馆已经储存了大量的图书和读者使用

记录，具备了建立个性化推荐系统的基础。同时，本研究借鉴了相关领

域的研究成果和经验，提高了本研究的可行性。