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基于数据挖掘的数字图书馆个性化服务研究的任务书
一、研究背景
随着数字化时代的到来，数字图书馆越来越受到人们的关注。但是，数字图书馆中的信息繁多，用户需要花费大量时间进行搜索和筛选，给用户带来不便。如何打造数字图书馆的个性化服务，提高用户的检索效率，是当前数字图书馆服务的重要问题。
数据挖掘技术在各领域得到广泛应用，其中在数字图书馆个性化服务中发挥重要作用。通过对用户信息和图书信息的分析和挖掘，可以为用户提供定制化、个性化的服务。
因此，本研究旨在探讨基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化服务，进一步提高数字图书馆的服务水平和用户体验。
二、研究内容
1.了解当前数字图书馆的发展现状和个性化服务的需求。
2.分析数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用特点和优势。
3.收集并整理数字图书馆用户和图书的基本信息，构建用户画像和图书特征集，为数据挖掘提供基础数据。
4.运用数据挖掘技术，分析用户的阅读历史、兴趣爱好和阅读行为等数据，挖掘出用户的需求和倾向。
5.运用数据挖掘技术，分析图书的内容、评价、标签等数据，建立图书推荐模型，为用户提供个性化的推荐服务。
6.设计数字图书馆个性化服务界面，包括用户登录界面、个性化推荐界面、用户历史记录界面等。
7.对已实现的数字图书馆个性化服务进行实验和测试，评估个性化服务的效果和用户的满意度。
三、研究意义
1.提高数字图书馆的服务质量和用户体验，满足用户个性化服务需求。
2.推动数字图书馆的数字化转型和智能化发展，提高数字图书馆的竞争力。
3.拓展数据挖掘技术在数字图书馆领域的应用范围和深度。
四、研究方法
1.研究文献法。通过查阅相关文献了解数字图书馆个性化服务的发展现状和需求。
2.数据挖掘技术。对数字图书馆用户和图书的基本信息进行分析和挖掘，构建用户画像、图书特征集、推荐模型等。
3.调研法。通过对数字图书馆现有服务和用户需求的调研，获取数据挖掘需要的数据集。
4.用户体验评估法。通过实验和测试，对数字图书馆个性化服务的效果和用户的满意度进行评估。
五、研究进度安排
1.第一阶段（1-2周）：阅读相关文献，了解数字图书馆的发展现状和个性化服务的需求。
2.第二阶段（2-3周）：收集并整理数字图书馆用户和图书的基本信息，准备实验所需数据。
3.第三阶段（2-3周）：运用数据挖掘技术，分析用户和图书的特征，构建用户画像和推荐模型。
4.第四阶段（2-3周）：设计数字图书馆个性化服务界面，实现数字图书馆个性化推荐服务。
5.第五阶段（1-2周）：对实现的数字图书馆个性化服务进行实验和测试，评估服务的效果和用户的满意度。
六、研究预期成果
1.基于数据挖掘技术的数字图书馆个性化服务模型。
2.数字图书馆个性化服务界面设计。
3.实现数字图书馆个性化推荐服务，并进行测试和评估。
4.发表2-3篇研究论文，向学术界和行业提供可供借鉴的研究和实践经验。
七、研究团队及分工
本研究由数字图书馆专家、数据挖掘专家和用户体验专家组成研究小组。
1.数字图书馆专家负责数字图书馆的基本信息收集和用户需求调研。
2.数据挖掘专家负责数据挖掘模型的建立和数据分析。
3.用户体验专家负责用户界面设计和实验评估。
以上几位专家共同合作，完成本研究的任务。