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Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究的综述报告
随着网络技术和数字图书馆的发展，个性化服务越来越受到用户的关注和青睐。其中，Web使用记录挖掘可以提供有效的数据支持，为数字图书馆的个性化服务提供有效帮助。本文主要回顾了当前Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究，并介绍了一些研究成果及其应用。
1.Web使用记录挖掘的定义和方法
Web使用记录挖掘是指通过对用户在Web上留下的行为记录进行分析和挖掘，从中获取有价值的信息的过程。主要包括以下步骤：数据采集与预处理、数据挖掘与模型构建、模型评估与优化、应用开发与应用评价等。具体的数据挖掘方法包括关联规则挖掘、分类器、聚类、回归等。它可以挖掘用户的兴趣、需求等信息，对数字图书馆的个性化服务提供数据支持。
2.Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究
（1）推荐系统
Web使用记录挖掘可以运用于数字图书馆推荐系统，为用户提供个性化的信息服务。文献中的研究者们通过挖掘用户在数字图书馆中的搜索记录、借阅记录和关注的书籍等数据，建立推荐模型，为用户推荐满足他们兴趣和需求的资料。同时，他们还运用了协同过滤、内容过滤等推荐算法，为人们提供更准确的个性化推荐。
（2）信息检索
Web使用记录挖掘可以借助用户检索的行为来分析用户在数字图书馆中的需求，从而为用户提供更加个性化的搜索结果。文献中的研究者们通过分析用户检索历史、搜索结果点击率等信息，设计出能够自动学习并精准推荐的信息检索系统。
（3）用户画像建模
Web使用记录挖掘可以帮助数字图书馆建立用户画像，对用户需求进行分析和识别。从而为经常借阅书籍、长时间在系统中浏览书籍、对某一类别的书籍有着一定兴趣等用户，加以分析，为他们提供更加准确性和个性化的服务。
3.研究启示
(1)与传统信息检索相比，利用Web使用记录挖掘提供的数据，数字图书馆推荐、信息检索的准确性更高，用户体验更好。
(2)针对用户需求进行数据分析，是数字图书馆实现个性化服务的基础。
(3)一个好的系统需要具备数据采集、存储、分析、模型建立、服务实现和用户评价等完整功能体系，方能为用户提供稳定、高质量的个性化服务。
(4)用户数据的保护一直是一个重大问题，必须确保用户数据隐私的安全。
综上所述，Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中具有广泛应用前景，对提升数字图书馆服务质量、方便用户获取所需资料等方面都有很大的帮助。如何有效发掘和处理Web使用记录挖掘，成为数字图书馆与图书馆学界所需要关注的重要问题。