Design of Library User Profile System Based on Dynamic Density Clustering Algorithm and Stream Computing

机译：基于动态密度聚类算法和流计算的图书馆用户简档系统设计

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The study of book recommendation system based on user profile is of great significance in accurately grasping the potential reading needs of readers, improving the quality of book recommendation and promoting the development of personalized service in libraries, and it is an indispensable part of the future construction of smart libraries. The existing book recommendation system based on user profile has a series of problems, such as incomplete summary of various information of users, inaccurate grasp of users' real reading needs, and time lag in user information analysis, etc. This paper describes the architecture principle, label system and algorithm flow of library user profile system, and uses dynamic density clustering method and stream computing based on time series analysis to give the label system a time dimension by combining the big data characteristics of users. Combined with the needs of the development of high-quality personalized information services in future smart libraries, this paper explores the application of this system in the effective study of library reading promotion activities, readers' sharing sessions, readers' personalized reading list design and so on.

机译：本书推荐系统基于用户轮廓的研究具有重要的意义在准确把握读者的潜在的阅读需求，提高了本书推荐的质量，促进个性化服务的发展在图书馆，它是未来的建设中不可或缺的一部分智能库。基于用户配置文件的现有图书推荐系统有一系列的问题，比如用户的各种信息，对用户的真正的阅读需求不准确的把握，并在用户信息分析时间滞后等。本文不完整的概括描述了架构原则，标签系统和库用户简档系统的算法流程，并且使用动态密度聚类方法和基于流的时间序列分析计算通过组合用户的大数据特性，得到标签系统时间维度。随着未来智能库，高品质的个性化信息服务发展的需求相结合，本文探讨了这一系统在图书馆阅读推广活动，读者交流会，读者个性化的阅读清单设计等有效的学习应用在。

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来源
《IEEE Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference》|2021年|212-219|共8页
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作者
Jingpei Liao;
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原文格式 PDF
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中图分类
关键词
Heuristic algorithms; Time series analysis; Clustering algorithms; Grasping; Libraries; Information technology; Information analysis;

机译：启发式算法;时间序列分析;聚类算法;抓;图书馆;信息技术;信息分析;

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