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    Title: 利用資料探勘技術分析圖書館讀者個人化之書籍推薦
    Authors: 陳垂呈
    戴良安
    王筱薇
    Keywords: ;數位典藏;詮釋資料
    Date: 2005
    Issue Date: 2017-10-17 17:34:00 (UTC+8)
    Abstract: 在讀者到圖書館借閱書籍的過程中,圖書館所扮演的角色往往是被動的,如何以主動地推薦書籍的方式來吸引讀者到館借閱,進而提昇書籍的借閱率與利用率,是圖書館管理上必須思考的問題之一。在本篇論文中,我們以讀者之借閱資料為探勘的資料來源,每一筆借閱資料記錄有讀者曾經借閱過的書籍項目,利用資料探勘(data mining)技術分別從以下兩方面來探討如何發掘讀者個人化的書籍推薦:一是考量書籍借閱無次序性,我們以某一讀者之借閱資料X為探勘的目標,探勘前置項目組為與X有相關的關聯規則Y→Z, Y⊆X、Y∩Z=φ,X、Y、Z分別為包含一個或以上之書籍項目所形成的項目組,從關聯規則所顯示出的傾向特徵,可發掘此一讀者個人化最適性的書籍推薦。二是考量書籍借閱有次序性,我們仍以某一讀者之借閱資料為探勘的目標,探勘最大次序<U, V>, <U>⊆<X>、<U>∩<V>=φ、<V>∩<X>=φ,<X>、<U>、<V>分別為包含一個或以上之書籍項目所形成的有次序項目組,從最大次序所顯示出的傾向特徵,可發掘具有借閱次序之此一讀者個人化最適性的書籍推薦。我們根據所提出的方法,設計與建置一個讀者個人化最適性之書籍推薦系統。此探勘結果,對圖書館在擬訂最適性之讀者個人化書籍推薦時,可以提供非常有用的參考資訊。
    Relation: TANET 2005 台灣網際網路研討會論文集
    數位典藏、數位內容與圖書館數位自動化
    Data Type: conference
    Appears in Collections:[TANET 台灣網際網路研討會] 會議論文

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