个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合

利用网络日志挖掘技术和频繁路径集算法，构建网络用户个性化服务模型，解决网络用户个性化服务问题。

随着互联网技术的发展，对Web数据挖掘和个性化搜索引擎的研究日益深入。

站点个性化系统是利用多种WEB挖掘技术构建的，根据用户的访问模式和当前需求提供实时个性化服务。该系统采用事务聚类、关联规则技术等数据挖掘方法分析用户行为，实验表明其性能优异。

大数据挖掘技术应用于高校图书馆个性化服务，可深挖用户信息、分析行为模式，实现精准推送和资源推荐，提升用户体验。

关联规则挖掘赋能图书馆个性化服务 数据挖掘技术伴随着信息科技的迅猛发展应运而生，为数字知识资源的有效管理提供了强有力的技术支持。关联规则挖掘作为数据挖掘领域的重要分支，在数字化图书馆中展现出巨大的应用潜力。 关联规则挖掘能够揭示读者借阅行为之间的潜在关联，例如，通过分析借阅记录，可以发现哪些书籍经常被同时借阅，或者哪些类型的书籍更受特定读者群体的青睐。图书馆可以利用这些信息，为读者提供个性化的推荐服务，例如： 个性化推荐: 根据读者的借阅历史和兴趣，推荐相关的书籍或期刊。 馆藏优化: 分析借阅模式，识别高需求资源，并进行相应的馆藏调整。 读者群体分析: 通过聚类分析，识别具有相似借阅行为的读者群体，并提供针对性的服务。 服务创新: 开发基于关联规则的智能服务，例如，预测读者的借阅需求，并提前进行资源准备。 关联规则挖掘技术在提升图书馆服务质量和水平方面具有重要意义，能够帮助图书馆更好地了解读者需求，提供更加精准、个性化的服务，从而提升读者满意度和图书馆资源利用率。

除了一个GUI对象定义的标准属性以外，程序可以定义要控制的数据的特殊属性。程序员可以通过附加属性将任意类型的数据添加到GUI对象中，实现个性化定制。可以存储任意数量的数据。

每个窗体可关联并调用专属报表，实现数据与展示的分离。 用户可自定义页面设置，包括： 选择列举报表 指定计算机中任意纸张类型 选择计算机中任意打印机 调整报表边距 系统通过数据表记录报表打印设置，包括纸张类型、打印机、打印方向和边距等，方便用户再次打印时直接应用，无需重复设置。

探讨了如何利用数据挖掘技术，分析网站日志文件和用户浏览行为，建立网页个性化推荐系统，以改善网站页面设计，更符合用户个人喜好，有效缩短用户搜索时间。详细讨论了数据挖掘与个性化推荐系统的关系，网站日志文件的作用，以及用户浏览行为分析的核心作用。另外，介绍了网页相关性分析的方法和构建个性化推荐系统的步骤，还强调了验证推荐系统效果的重要性。最后，还涉及到数据过滤和偏好度计算这两项关键技术，以及在系统设计中如何保护用户个人信息的问题。

8.3个性化查询（Google个性化查询）是一个双向服务；该服务记录用户的查询和点击，涉及多个 Google 服务，如Web查询、图像和新闻。用户可以浏览其查询历史，重复先前的查询和点击，还可以基于Google使用历史模式定制个性化查询结果。个性化查询使用 Bigtable 存储用户数据，每个用户都有唯一的用户ID，与特定列名绑定。一个单独的列族用于存储各种行为类型（例如，存储所有 Web查询 的列族）。每个数据项被标注Bigtable的时间戳，记录了对应的用户行为发生时间。 个性化查询通过基于 Bigtable 的 MapReduce 任务生成用户数据图表，这些图表用于定制化当前查询结果。数据在多个 Bigtable集群 中复制，增强了可用性并降低客户端与Bigtable集群之间的延迟。开发团队最初创建了客户侧的复制机制以保证一致性，现在则使用内建的复制子系统。 该存储设计允许其他团队在自己的列中加入新用户数据，支持 数据共享 的简单配额机制，使多个Google服务能够存储用户配置参数和设置。数据共享的广泛应用带来了大量列族需求，优化了系统的多团队支持。