图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型的建立仿真

摘要：

针对传统挖掘模型对图书信息检索中读者兴趣偏好数据进行挖掘时,存在的挖掘效率低、耗时长等问题,提出基于聚类分析的读者兴趣偏好挖掘模型.采用分类索引分布树法对图书相似度与读者兴趣距离进行计算,通过兴趣因子对兴趣偏好度进行度量,并以此为基础,采用相关反馈模型Rocchio算法对读者兴趣图书检索进行扩展,引入聚类分析法建立图书信息检索中读者兴趣偏好挖掘模型.实验仿真结果表明,采用改进模型时,其挖掘效率、时间及误差均优于传统模型.

关键词：图书信息、检索、读者兴趣偏好、挖掘模型、兴趣因子、兴趣距离、图书相似度、扩展

所属期刊栏目：39

分类号：TP250.7(自动化技术及设备)

资助基金：国家教育部博士点基金项目20121101110037

在线出版日期：2017-05-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：188-192