【摘 要】
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为了提高图书馆管理系统在使用过程中的个性化和智能推荐需求,通过分析大数据挖掘实施方案,选择合适的数据挖掘工具,对图书信息进行预处理,并结合支持向量机和神经网络算法建
【基金项目】
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陕西职业技术学院校本课题“碎片化阅读趋势下高职院校图书馆阅读推广应对策略研究”编号(2018YX002)
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为了提高图书馆管理系统在使用过程中的个性化和智能推荐需求,通过分析大数据挖掘实施方案,选择合适的数据挖掘工具,对图书信息进行预处理,并结合支持向量机和神经网络算法建立了个性化图书信息推荐服务方案,然后进行系统功能需求分析和系统整体架构分析,最后进行了实例展示和分析。研究发现:采用改进的SVM算法来实现图书馆的个性化数据挖掘,支持向量机算法在使用过程中具有监督的、可扩展和非线性的高效特性,能够实现非线性的多核心数据聚类效果,从而提高数据挖掘的学习能力;利用BP神经网络对处理后的数据样本进行适应性训练,用户在
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