高校图书馆个性化信息服务系统的设计与实现
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·选题背景和意义 | 第9-12页 |
| ·选题背景 | 第9-10页 |
| ·选题的意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-14页 |
| ·国外研究现状 | 第12-13页 |
| ·国内研究现状 | 第13-14页 |
| ·研究的主要内容 | 第14-15页 |
| ·论文结构 | 第15-16页 |
| 第2章 图书馆个性化信息服务 | 第16-24页 |
| ·图书馆个性化信息服务的含义 | 第16-17页 |
| ·个性化信息服务的特点 | 第17-18页 |
| ·服务形式主动化 | 第17页 |
| ·服务方式个性化 | 第17页 |
| ·服务内容专业化 | 第17-18页 |
| ·服务手段技术化和智能化 | 第18页 |
| ·个性化信息服务的模式 | 第18-19页 |
| ·个性化信息需求分析 | 第18页 |
| ·个性化信息定制服务 | 第18页 |
| ·学科信息门户服务 | 第18-19页 |
| ·个性化信息推送服务 | 第19页 |
| ·图书馆开展个性化信息服务的基础 | 第19-21页 |
| ·树立"以人为本,读者至上"的服务理念 | 第19-20页 |
| ·构建完善的信息资源保障体系 | 第20页 |
| ·提高信息服务人员的业务素质 | 第20页 |
| ·重视对读者隐私的保护 | 第20-21页 |
| ·个性化信息服务关键技术 | 第21-23页 |
| ·信息推送技术 | 第21-22页 |
| ·信息过滤技术 | 第22页 |
| ·数据挖掘技术 | 第22页 |
| ·智能代理技术 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 数据挖掘技术相关理论 | 第24-30页 |
| ·数据挖掘的含义 | 第24页 |
| ·数据挖掘的常用算法 | 第24-26页 |
| ·决策树分类算法 | 第24-25页 |
| ·人工神经网络 | 第25页 |
| ·关联规则 | 第25页 |
| ·聚类分析 | 第25-26页 |
| ·遗传算法 | 第26页 |
| ·数据挖掘工具 | 第26-28页 |
| ·常用数据挖掘工具简介 | 第26-28页 |
| ·选择数据挖掘工具时需要考虑的问题 | 第28页 |
| ·数据挖掘的步骤 | 第28-29页 |
| ·目标的确定 | 第28页 |
| ·数据准备 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘 | 第29页 |
| ·结果的评价与表达 | 第29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 个性化信息服务系统的概要设计 | 第30-40页 |
| ·系统切能设计 | 第30-31页 |
| ·主要功能模块 | 第30-31页 |
| ·个性化信息服务的内容 | 第31页 |
| ·系统整体架构 | 第31-32页 |
| ·关键技术分析 | 第32-39页 |
| ·Struts | 第33-34页 |
| ·Spring | 第34-35页 |
| ·Hibernate | 第35-36页 |
| ·SSH集成架构 | 第36-38页 |
| ·Weka | 第38页 |
| ·聚类分析 | 第38-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第5章 高校图书馆个性化信息服务系统的实现 | 第40-58页 |
| ·数据准备 | 第40-43页 |
| ·读者兴趣模型构建 | 第43-48页 |
| ·读者自建兴趣模型实现算法 | 第44-45页 |
| ·基于数据挖掘构建读者兴趣模型的实现算法 | 第45-48页 |
| ·SSH集成开发环境整合 | 第48-53页 |
| ·系统开发运行环境 | 第53页 |
| ·系统功能界面 | 第53-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 结论 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 个人简历 | 第64-66页 |
