高校图书馆大数据应用模式及实证研究：个性化服务模式

2025-09-29 理论教育版权反馈

【摘要】：应用数据挖掘技术有助于解决高校图书馆大数据应用中的知识迷航和信息过载问题。李艳等[13]从宏观上研究了高校图书馆大数据挖掘与决策分析体系，设计了基于高校图书馆特点的体系架构模型与业务分析流程，并探讨该体系架构在个性化服务中的应用。Yi C等[14]提出将数据挖掘算法应用到高校图书馆大数据个性化推送服务，着重讨论了关联规则算法和聚类算法的应用。

数据挖掘技术是高效利用数据、发现价值的一种信息技术，也是知识发现的一个重要步骤。数据本身隐含价值，数据挖掘技术能发现知识和规律，最后通过应用实现价值。应用数据挖掘技术有助于解决高校图书馆大数据应用中的知识迷航和信息过载问题。李文阔等^[10]评述了数据挖掘在数据体量有限的数字图书馆读者分析、资源建设和个性化服务等方面的研究和应用。Zhai Z P^[11]将关联规则算法应用于高校图书馆个性化服务系统的用户日志挖掘。然而，大数据具有种类多（variety）、流量大（Velocity）、容量大（Volume）和价值高（Value）的“4V”特征，这些特征决定了大数据挖掘技术有别于之前的数据挖掘技术。常雅红^[12]分析了大数据环境下图书馆系统的开放式结构、移动互联体系以及信息化服务模式，提出了基于大数据挖掘的图书馆服务新模式，包括客户定制化服务和移动服务模式。李艳等^[13]从宏观上研究了高校图书馆大数据挖掘与决策分析体系，设计了基于高校图书馆特点的体系架构模型与业务分析流程，并探讨该体系架构在个性化服务中的应用。

Yi C等^[14]提出将数据挖掘算法应用到高校图书馆大数据个性化推送服务，着重讨论了关联规则算法和聚类算法的应用。本节根据大数据环境下高校图书馆个性化服务的应用需求，分析个性化推荐、检索、推送的特点、区别和联系，并着重讨论大数据挖掘算法在提高基础推荐算法精准性、新颖性等方面的应用，最后给出面向高校图书馆个性化服务的基于Hadoop云计算平台的大数据挖掘实现方案。(https://www.chuimin.cn)

高校图书馆大数据应用模式及实证研究：个性化服务模式

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