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一种K-Means改进算法在图书馆主题挖掘中的应用研究  
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【英文篇名】 Research on the Application of K-Means Improved Algorithm in Library Topic Mining
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【作者】 宋楚平; 李少芹;
【英文作者】 Song Chuping;
【作者单位】 南通纺织职业技术学院;
【文献出处】 情报理论与实践 , Information Studies:Theory & Application, 编辑部邮箱 2014年 11期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 K均值算法; 主题挖掘; 遗传算法; 读者分类;
【英文关键词】 K-Means algorithm; topic mining; genetic algorithm; reader classification;
【摘要】 在现有图书借阅数据的基础上,对图书馆进行主题挖掘,来应对主动服务读者的要求。为减少主观因素对数据分析的影响,提高分析质量,采用传统K均值算法对图书馆主题挖掘是一种常用方法,但该算法本身存在一些固有的缺陷。为了改善图书馆主题挖掘效果,提出了一种基于K均值的改进算法。文章采用南通纺织职业技术学院1年的图书借阅数据对该算法和K均值算法进行了主题挖掘实验。结果表明,该算法在聚类准确度和收敛速度方面,相比K均值算法效果更好,聚类结果也更为合理。
【英文摘要】 Based on the existing data of book-lending,library topic mining is carried out to meet the needs of the active service for readers. In order to reduce the influence of subjective factors on data analysis and improve the quality of analysis,it is a common method to use the traditional K-Means algorithm for library topic mining. However,the algorithm itself has some inherent defects. In order to improve the effect of library topic mining,an improved algorithm based on K-Means is proposed. This paper carries o...
【更新日期】 2014-12-03
【分类号】 G254
【正文快照】 目前,在信息技术的环境下,图书馆早已突破了传统的图书借阅服务的范畴。图书馆的服务模式正由资源建设为中心向以读者服务为中心转变,这就要求图书馆不仅要提供图书借阅、文献资料查询、情报信息检索等多元化的服务,而且还要提供图书推荐、知识发现、图书质量分析和科研决策等?

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