摘要
高校图书馆个性化服务的数据挖掘流程分为确定数据挖掘主题、建立读者数据库、数据收集、选择算法、建立模型等环节,通过该流程,能够优化革新图书馆服务模式,为读者提供便捷、智能化的服务。高校应将数据挖掘技术中的多种技术算法应用于为读者推荐图书、提供个性化搜索功能、设置个性化服务决策等方面,以切实提高图书馆个性化、智能化服务水平。
The data mining process of personalized services in university libraries involves determining data mining themes,establishing reader databases,collecting data,selecting algorithms,and building models,which can optimize and innovate library service models,and provide convenient and intelligent services for readers.Universities should apply various technical algorithms in data mining technology to recommend books to readers,provide personalized search functions,and set personalized service decisions,which can effectively improve the personalized and intelligent service level of libraries.
作者
李飞
田越
杨新明
LI Fei;TIAN Yue;YANG Xinming(Hebei University of Architecture,Zhangjiakou,Hebei Province,075000 China)
出处
《科技资讯》
2025年第19期248-250,共3页
Science & Technology Information
基金
河北工程学院教育教学改革研究与实践项目(项目编号:2024JY214)
2025年河北省实验教学和教学实验室建设研究项目“生成式AI驱动的高校实验教学体系重构与教学方法创新研究”(项目编号:冀教高函[2025]42号)。
关键词
高校图书馆
个性化服务
数据挖掘技术
读者数据库
University library
Personalized service
Data mining technology
Reader database
