基于数据挖掘的个性化服务系统* (2002年)

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。

个性化信息服务与Web数据挖掘技术深度融合 信息爆炸时代，海量数据充斥网络，用户难以快速找到所需信息。个性化信息服务应运而生，它能够根据用户兴趣和需求，精准推送信息，提升用户体验。Web数据挖掘技术作为从海量数据中提取有效信息的利器，为实现个性化信息服务提供了强大的技术支持。 Web数据挖掘技术助力个性化信息服务： 用户建模: 通过分析用户浏览历史、搜索记录、社交行为等数据，构建用户画像，深入了解用户兴趣和需求。 信息过滤: 基于用户模型，过滤无关信息，将用户真正感兴趣的内容推送给用户，提高信息获取效率。 个性化推荐: 根据用户历史行为和兴趣偏好，推荐相关内容，例如商品、新闻、音乐等，提升

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。

数据挖掘技术助力网络教育个性化学习，提供定制化学习内容、指导和资源。文中分析了数据挖掘技术在个性化学习中的应用领域，探讨了其主要技术在学习各个环节的作用，为个性化学习模式提供理论依据。

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。

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。

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

数据库课程设计的毕业设计，提供基于SSM框架的个性化商铺系统SQL文件下载。

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。