论文数字图书馆中的关联书目检索推荐方法改进和设计是适合书目检索论文写作的大学硕士及相关本科毕业论文，相关书目检索开题报告范文和学术职称论文参考文献下载。
摘 要：针对数字图书馆中书目资源规模的增大导致对关联图书书目检索的时效性和准确性不好的问题,提出一种基于相似度标签索引和关联规则挖掘的数字图书馆中的关联书目检索推荐方法.计算数字图书馆中的关联图书书目的相似度标签信息参量,在相似度便签索引下进行图书检索的语义分析,在语义本体模型中通过关联规则挖掘实现对相似用户和相似书目的信息融合和协同推荐,提高了对数字图书馆的检索效能.仿真测试结果表明,该推荐方法相比于传统方法具有较高的推荐准确性.
关键词： 数字图书馆； 关联规则挖掘； 信息融合； 书目检索
中图分类号： TN914.3?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）14?0072?03
Abstract： Aiming at poor timeliness and low accuracy of association books bibliography retrieval caused by the increase of bibliographic resources in digital library, a recommendation retrieval method of association bibliographic in the digital library is put forward, which is based on similarity label index and association rules mining. The similarity label information parameters of correlation book bibliography in the digital library are calculated. Semantic analysis of book retrieval is conducted in combination with the similarity label index. The association rules mining is used to realize information fusion and collaborative recommendation of similar users and similar bibliography in the semantic ontology model, and improve the retrieval efficiency of digital library. The simulation test result show that the recommended method has higher accuracy, compared with the traditional methods.
Keywords： digital library； association rule mining； information fusion； bibliography retrieval
0 引 言
数字图书馆资源作为一种开放性的公共资源,随着大数据的更新和图书出版的增多,数字图书馆馆藏的书目规模不断增多.图书馆馆藏资源的增加和大数据信息规模的增大具有关联关系.在进行数字图书馆的资源检索和图书借阅中,需要有效的检索方法,结合图书馆管理系统的有效推荐,提高对图书资源的准确检索和获取能力,对数字图书馆的关联图书的可靠性检索成为评价图书馆的智能化和个性化服务水平的重要参考标准.研究图书馆的图书个性化推荐服务模型,对解决图书的过载借阅和用户不能有效获取有用图书之间的矛盾关系[1?2]同样具有重要意义.本文对当前国内外图书馆推荐模型研究的基础上,以协同过滤推荐和内容推荐模型为基础,提出一种基于相似度标签索引和关联规则挖掘的数字图书馆中的关联书目检索推荐方法,实现图书资源的个性化推荐.
1 图书关联书目的相似度计算
为了实现对数字图书馆中的关联书目检索推荐,需要分析标签的上下文信息,这就需要进行图书管关联书目的相似度计算,用户相似度计算方法包括皮尔逊相关系数法、向量余弦法、斯皮尔曼相关系数法等[3?4].采用不同的方法计算用户的不同关联信息特征,图书检索用户在进行图书检索中,备选标签集特征向量是依赖于其所有邻居节点,对用户文档进行分析,显性特征數据表示为：
式中：表示用户对数字图书馆中的关联书目的推荐评分；表示用户对数字图书馆中的关联书目推荐已给出的评分；是利用式（1）求得的歧义标签的权值.则用户u对图书馆关联书目推荐的语义相关度矩阵可表示为：
基于同义词和歧义词的协作过滤,提高推荐的可靠性,更好地反映图书内容和用户兴趣,采用余弦相似度进行图书推荐过程中的同义词过滤,余弦相似度计算式描述为：
式中：sim（i,j）表示浏览图书的关键词和图书之间的相似度；和表示被同一用户评分同义词和歧义词的评分向量.
采用皮尔逊相关系数（Pearson Correlation Coefficient）方法分析对图书检索中的语义隐形特征数据挖掘用户之间的关联性[5],皮尔逊相关系数相似度计算为：
式中：表示关联规则挖掘中待推荐的图书组合集合；表示WordNet词汇本体的推荐结果平均评分.在皮尔逊相关系数约束下,得到基于相似度标签索引的关联书目推荐的皮尔逊准则为：
分析标签的上下文信息进行图书数目的关联行为替换,构建图书馆关联书目相似度约束下的优先级列表见表1.
通过表1所示的相似度约束下的优先级列表进行书目检索的协同过滤推荐控制,确定一个标签的涵义,根据优先级列表,分析标签的上下文信息,采用皮尔逊相关系数相似度算法,进行推荐模型的积极评估和消极评估.
总结:本论文主要论述了书目检索论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
参考文献：
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