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基于关联聚合的数字图书馆社区集成知识推送服务模式研究
基于关联聚合的数字图书馆社区集成知识推送服务模式研究
摘要：随着数字化时代的到来，数字图书馆的重要性日益增加，然而目前数字图书馆的服务模式仍然存在不少问题。本论文以基于关联聚合的数字图书馆社区集成知识推送服务模式为研究对象，分析了数字图书馆社区知识推送的问题，并提出了一种基于关联聚合的服务模式，以提供更加个性化和精准的知识推送服务。
1.引言
数字图书馆是数字化信息的集成与服务平台，为用户提供了丰富的学术资源和文献资料。然而，由于信息过载和信息碎片化问题，用户往往难以找到自己感兴趣的内容。为了解决这一问题，数字图书馆社区开始推出知识推送服务，以帮助用户获取更加个性化和精准的信息。然而，目前数字图书馆社区的知识推送服务模式仍然存在一些问题，如推送的信息过于广泛、缺乏精准度等。
2.相关工作
在数字图书馆社区的知识推送领域，已经涌现出了一些相关研究。例如，基于协同过滤算法的推荐系统能够根据用户的历史浏览记录，为用户推荐相关的内容。然而，该方法仍然有一些问题，如对新用户无法进行个性化推荐等。因此，本论文提出了一种基于关联聚合的服务模式，以提供更加个性化和精准的知识推送服务。
3.基于关联聚合的服务模式
基于关联聚合的服务模式主要包括以下几个步骤：数据收集、关联分析、聚合推送。首先，数字图书馆社区需要收集用户的历史浏览记录、个人兴趣偏好等数据。然后，通过关联分析算法，挖掘用户的兴趣关联规则，以发现用户的潜在兴趣。
在聚合推送阶段，本论文提出了两种策略：热点推送和个性化推送。热点推送即根据全体用户的兴趣进行推送，以保证推送内容的全面性和热点性。个性化推送则将用户的个人兴趣与热点内容相结合，根据用户的个性兴趣和关联规则进行推送，提高推送效果。
4.实验与结果分析
为了验证基于关联聚合的服务模式的有效性，本论文设计了一系列实验。首先，使用了一份真实用户数据集进行数据分析，分析了用户的浏览行为和兴趣规律。然后，使用关联聚合算法对数据进行处理，得出用户的兴趣关联规则。最后，使用不同的推送策略进行推送，并通过用户反馈和评价指标进行效果评估。实验结果表明，基于关联聚合的服务模式可以提供更加个性化和精准的推送服务，提高用户满意度和使用效果。
5.结论与展望
本论文以基于关联聚合的数字图书馆社区集成知识推送服务模式为研究对象，分析了数字图书馆社区知识推送的问题，并提出了一种基于关联聚合的服务模式。实验证明，该模式可以提供更加个性化和精准的推送服务。然而，本论文还存在一些不足之处，如数据收集和处理过程较为复杂等。未来的研究可以进一步改进该模式，提高推送效果，并探索其他有效的服务模式。
关键词：数字图书馆，知识推送，关联聚合，个性化推荐。