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基于数据挖掘的高校图书馆个性化服务研究与系统设计的中期报告
中期报告：
一、选题背景
随着信息技术的不断发展，高校图书馆的服务也逐渐向数字化、智能化、个性化方向发展，对如何深度挖掘用户需求、提供个性化服务越来越重视。本课题旨在通过数据挖掘技术，分析用户行为和需求，为高校图书馆提供更精确、个性化的服务。
二、研究内容
本研究主要包括以下内容：
1.综合分析高校图书馆现有数据，确定个性化服务所需的数据指标和分析方法。
2.构建高校图书馆用户兴趣模型和行为模型，并结合K-means算法和关联规则挖掘算法对用户数据进行聚类和挖掘。
3.开发高校图书馆个性化服务系统，实现根据用户兴趣和行为展示与推荐图书、文献、相关资料等功能。
三、研究进展
1.数据收集和预处理：通过高校图书馆数据库，获取用户借阅、关注图书、文献、相关资料、下载、收藏等历史记录数据，对数据进行清洗、转化。
2.用户兴趣模型构建：采用TF-IDF算法和LDA主题模型分析用户行为数据，构建用户兴趣模型。
3.用户行为模型构建：基于用户行为序列模型，分析用户在高校图书馆上的行为、活动、兴趣点等，为后续个性化服务提供数据基础。
4.挖掘与分析：采用K-means算法对用户数据进行聚类，挖掘用户的兴趣点与模式。采用关联规则挖掘算法分析用户行为模式，发掘用户未知需求。
5.个性化系统设计：基于用户兴趣模型和行为模型，设计高校图书馆个性化服务系统，实现根据用户兴趣和行为进行图书、文献、相关资料展示及推荐功能。
四、下一步计划
1.完善数据清洗、转化等预处理工作，保证数据质量。
2.进一步完善用户兴趣模型和行为模型，提高模型准确性和实用性。
3.深入挖掘用户需求，设计更精准的个性化服务系统。
4.优化系统界面和交互体验，提高用户满意度。
五、结语
本研究旨在充分利用高校图书馆现有数据资源，深度挖掘用户行为和需求，设计并开发出更为个性化、精准的图书馆服务系统，为高校图书馆提供有效的决策工具和服务推荐。