刘爱琴，李永清

（1.山西大学经济与管理学院，太原 030006；2.中国石油大学[华东]经济与管理学院，青岛 266555）

基于SOM神经网络的高校图书馆个性化需求挖掘系统研究

刘爱琴1，李永清2

（1.山西大学经济与管理学院，太原 030006；2.中国石油大学[华东]经济与管理学院，青岛 266555）

借助SOM神经网络聚类算法无参数、精准度高的特点，本文对山西大学图书馆的Web访问行为进行聚类和优化分析。将聚类行为分为指数函数粗调整和线性函数微调整两个优化阶段，有效提升聚类速率和聚类效果。基于对用户分析结果的输出，将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库进行筛选整合，形成可靠性和可用性更高的关联数据集，并结合语义检索和属性值匹配等技术建构用户个性化服务推荐系统，进行有效性验证，实现图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。

SOM神经网络；聚类分析；个性化推荐；关联数据集

1 引言

MOOCs大规模开放课程的出现,极大地颠覆用户网络学习方式,图书馆提供个性化服务已经成为现代高效能图书馆建设的重中之重[1]。朱晓云认为个性化服务就是对用户群进行研究,根据用户需求从庞大的资源中提取用户真正需要的部分[2]；张莉萍则更强调知识整合,认为图书馆应当着眼用户需要,积极为其提供完善的知识信息服务[3]。

现代化高校图书馆拥有大量利于读者学习的纸质和电子资源,根据用户需求实现资源的个性化推荐,该功能的实现能有效促进高校图书馆服务质量和高校师生教研质量的综合进步。……