基于Ｗｅｂ數據挖掘的圖書館個性化推薦服務探討

買繼文

高校圖書館網站作為圖書館信息系統的重要組成部分，是圖書館資源、服務與讀者之間的橋梁。規劃和建設好圖書館網站，可為用戶獲取信息、交流信息提供了一個很好的基于Web的信息服務平臺。但隨著校園圖書館資源的增多，利用基于Web日志挖掘技術根據用戶的特性提供具有針對性的信息，還能通過對用戶專業特征，研究興趣的智能分析，主動地向用戶推薦其可能需要的信息的個性化推薦系統的建立已成發展趨勢。

1數字圖書館個性化推薦服務分析

數字圖書館個性化服務方式的具體應用主要依托于Push技術、信息過濾技術、智能代理技術、數據挖掘技術等的綜合運用。本文將進一步探討數據挖掘技術在數字圖書館個性化服務中的應用。

2 Web數據挖掘概述

2．1Web數據挖掘及其功能

從廣義的角度出發，可以對Web挖掘作如下的定義：

定義1：Web挖掘是指從大量非結構化、異構的Web信息源集合中發現有效的、新穎的、潛在可用的及最終可理解的知識包括概念(Concepts)、模式(Patterns)，規則(Rules)、規律(Regularities)、約束(Constraints)及可視化(Visualizations)等形式的非平凡過程。

如果從實用性開發的角度來考慮的話，可以對Web挖掘作出如下的定義：

定義2：Web挖掘是針對包括Web頁面內容、頁面之間的結構、用戶訪問信息、電子商務信息等在內的各種Web數據源，在一定基礎上應用數據挖掘的方法以發現有用的知識幫助人們從Web中提取知識，改進站點設計，更好地開展電子商務等應用。

①Web數據挖掘的對象是大量、異質、分布的文檔。……