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基于多源数据融合的数字图书馆用户偏好挖掘模型研究
摘要：
数字图书馆是信息化时代重要的知识服务平台之一，为用户提供了大量的数字资源，并通过各种手段使用户方便地访问、利用和获取这些资源。对于数字图书馆用户而言，获取符合自己需求的资源是最为关键的因素之一，因此探索数字图书馆用户偏好和需求是非常重要的研究方向。本文以多源数据融合技术为基础，提出了一种数字图书馆用户偏好挖掘模型，旨在通过综合多种数据来源，挖掘用户在数字图书馆中的偏好和需求，为数字图书馆提供更加个性化和精准的服务。
关键字：多源数据融合；数字图书馆；用户偏好挖掘；个性化服务；
一、绪论
数字图书馆是数字化时代信息服务的重要平台，它承载了大量的数字资源，并通过先进的技术手段使用户方便地访问、利用以及获取这些资源。在数字图书馆中，用户对于所需资源的高效获取和利用是个人化需求的体现，这需要数字图书馆提供更加个性化和精准的服务。因此，研究数字图书馆用户的偏好和需求，对于实现数字图书馆个性化服务有着重要意义。
目前，数字图书馆用户偏好挖掘研究主要包括基于统计分析方法的挖掘模型和基于机器学习方法的挖掘模型，但是这些方法在应用过程中需要依赖大量的标注数据和完整的知识体系，无法满足数字图书馆用户挖掘的需要。因此，本文基于多源数据融合技术，提出了一种数字图书馆用户偏好挖掘模型，旨在通过综合多种数据来源，挖掘用户在数字图书馆中的偏好和需求，为数字图书馆提供更加个性化和精准的服务。
二、数字图书馆用户偏好挖掘模型
数字图书馆用户偏好挖掘模型主要包括数据预处理、特征提取和偏好挖掘三个阶段，具体如下：
（一）数据预处理
数据预处理是数字图书馆用户偏好挖掘的基础，它对后续处理的数据质量具有决定性影响。数据预处理主要包括数据采集、数据清洗、数据集成和数据转换等操作。
1、数据采集
数据采集是数字图书馆用户偏好挖掘的第一步，通过从数字图书馆平台采集用户的访问日志、查询记录和浏览历史等数据，并将其存储在数据仓库中，为后续处理提供基础数据。
2、数据清洗
数据清洗的目的是对原始数据进行规范化处理，减少噪声和冗余信息，提高数据质量。常见的数据清洗包括去除重复数据、去除缺失值、修正错误数据等操作。
3、数据集成
数据集成是指将多来源的数据整合到一起，形成单一的数据集，以便后续处理。常用的数据集成方法有关系数据库中的JOIN操作、文本匹配和数据挖掘等方法。
4、数据转换
数据转换是指将原始数据按照一定的规则和标准转换成适合特征提取和挖掘的数据格式。常见的数据转换操作包括数据离散化、标准化、归一化等操作。
（二）特征提取
特征提取是数字图书馆用户偏好挖掘模型的核心环节，它在数据前处理的基础上，将抽象和复杂的特征提取为易于挖掘的关键特征。在数字图书馆用户偏好挖掘中，可以从以下四个方面提取特征：
1、用户基本信息
用户基本信息包括用户姓名、年龄、性别、教育程度、职业等，这些信息反映了用户的个人背景和特点。
2、用户行为信息
用户行为信息包括用户浏览历史、下载记录、查询记录等，在这些行为信息中提取用户兴趣关键词和查询模式等特征。
3、用户评价信息
用户评价信息包括用户对资源的评价、评分等，这些评价信息反映了用户对于资源的需求和喜好。
4、资源标签信息
资源标签信息是指资源的分类、主题、关键词等信息，这些信息可以反映出资源的特征和使用场景，并为用户提供相关推荐。
（三）偏好挖掘
偏好挖掘是指利用提取的特征计算用户的偏好，进而推荐符合用户偏好的资源。常用的偏好挖掘算法包括基于规则、聚类、分类、推荐系统等方法。
1、基于规则的偏好挖掘
基于规则的偏好挖掘是指通过人工归纳或自动挖掘发现用户偏好规则，然后将这些规则应用于资源推荐，以发现用户隐式偏好和需求。常用的基于规则的偏好挖掘模型包括关联规则、序列规则等。
2、基于聚类的偏好挖掘
基于聚类的偏好挖掘是指将用户数据集分成不同的簇，计算每个簇的中心点作为代表性特征向量，然后将向量作为用户的偏好表达式，将其应用于推荐中。常用的聚类算法包括K-Means、层次聚类等。
3、基于分类的偏好挖掘
基于分类的偏好挖掘是指利用已有的标注数据，将用户数据集分成多个类别，然后对未知用户进行分类，以发现用户的偏好和需求。常用的分类算法包括朴素贝叶斯、支持向量机等。
4、基于推荐系统的偏好挖掘
基于推荐系统的偏好挖掘是指以用户历史数据为基础，结合推荐算法对用户进行偏好描述，然后推荐相似兴趣的资源。常用的推荐系统包括基于内容、基于协同过滤、基于混合推荐等。
三、模型实现和应用
本文采用了基于关联规则的偏好挖掘模型，并使用Weka平台对模型进行实现和测试。具体步骤如下：
（一）数据预处理
使用Web服务器收集来自用户的点击数据，包括用户ID、时间戳、请求URL等信息，并将其存储到一个日志文件中。
（二）