大数据时代图书馆电子资源特色化服务研究-论文.pdf

互联网一~ 本期
平衡电子资源学科分布。结合学校的学院分布以电子资源的排序方式以及导向式访问方式进行优化,从而
及学科设置,对通过数据挖掘技术获得的频繁序列模式进提升电子资源的整体利用率。
行分析,获得电子资源访问频繁模式的学院、学科分布情结束语
况,从而了解各学院对图书资源的利用率。对资源利用率在大数据时代,由于电子资源分类标准、采购途径及
明显偏低的学院,可以从资源宣传力度、学科服务人员投方式的多样性,图书馆的传统服务模式不再能满足师生日
入以及学院相关图书资源经费投入等方面着手,平衡各学益增长的需求。高校图书馆电子资源特色化服务建设采用
院的资源分配。数据挖掘技术对海量的用户行为数据以及历年电子资源采
. 实现电子资源关联分析。采用数据挖掘技术对电购数据进行分析、挖掘,可以引导电子资源采购、平衡电
子资源访问序列进行关联性分析,可以找到所有电子资源子资源学科分布、实现电子资源关联分析,真正地满足读
中存在的关联模式,发现电子资源访问之间的链接性关者需求的同时也对提升数字图书馆整体的信息服务质量具
系。这种电子资源关联性分析的实现有助于图书管理员对有重要的意义。
参考文献:
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【李枫林,】.图书情报工作,:卜.
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作者简介:李硕一,女,河北石家庄人,情报数字化部科员,助理实验员,硕士,研究方向:数据挖掘。
作者单位:燕山大学图书馆,河北秦皇岛
基金项目:本文系河北省秦皇岛市科学技术研究与发展计划项目“云计算环境下图书馆信息资源共享与信息服务模式研
究”项目编号:研究成果之一。
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为良性网站,且被检测为良性网站的百分比,计算公式如检测与传统的恶意网站检测方法相比,在和
,
‘上有一定的提高,提高了一定的整体正确率,并在较大
:—旦一
程度上减少恶意网站的漏检率,但在误检率上有略微的差
. 实验对比距。
本文的方法在数据集上的、和,分结束语
别为:.、.和.。同时,本文与文献】中的本文在机器学习方法的基础