一、高校图书馆借阅热点与冷门图书的开发利用（论文文献综述）
李佳蓓[1]（2021）在《基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统构建研究》文中提出随着大数据、人工智能等技术的快速发展,“智慧+”服务模式是信息服务的发展趋势与方向。智慧图书馆建设是智慧服务的重要领域,其强调以读者为中心,根据读者借阅需求,为读者提供更为精准的信息和知识服务。如今,高校图书馆都收藏了海量的图书资源,但大多数高校图书馆提供的依旧是传统检索方式服务,这种单向的检索服务效率不高、精准度不足。随着用户画像和推荐算法等技术的迅速发展,高校图书馆可以由读者自主检索“人找书”的被动服务向读者推荐符合需求图书的“书找人”主动服务转变,提升服务的个性化、智慧化。针对目前高校图书馆知识服务领域存在的用户画像不够完善、算法性能不佳等问题,论文研究多维度用户画像、图书模型和推荐算法,根据有限的隐式反馈和显式反馈发掘出用户的阅读倾向,从而提高图书馆个性化服务的精准化。论文的主要工作如下:（1）结合中图分类号和图书-标签两种方式建立了图书模型,提出了基于图书模型的图书相似度计算方法;并针对高校不同用户群体,结合借阅时长、流行度、借阅频次、借阅特征等4个维度,提出了多维度用户兴趣特征并构建用户画像,以满足高校图书馆用户的精准服务需求。（2）提出了一种基于Spark的离线与实时混合推荐算法。在基于图书模型的离线推荐中,为了有效解决系统冷启动问题,针对新图书和系统新用户,改进并优化了基于内容的推荐算法,通过多维度用户画像和提取关键词的方式提高用户相似度计算的准确率;同时,为了有效缓解数据稀疏问题,针对有一定历史借阅行为数据的用户,提出使用基于ALS的协同过滤推荐算法,利用矩阵分解方法降低了数据缺失率和稀疏性。在实时推荐中,针对实时性要求和用户不断变化的兴趣偏好,提出了基于图书模型的实时推荐算法,采用“推荐优先级”对候选图书进行分配权重,根据权重大小排序最终推荐结果。（3）针对本文所提出的离线与实时相混合推荐算法的性能进行测试,通过调整参数值,得到最优模型,实验结果表明,该混合推荐算法在精确率、召回率上均表现较为理想;同时,对比传统的单机服务器,基于Spark的离线与实时混合式推荐算法明显计算能力更高效。（4）设计并实现了基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统,集成了图书推荐、图书标签、个人空间等核心功能模块。该系统在实际应用中的推荐准确性及实时性方面基本都能够满足用户需求。
李晋阳[2]（2021）在《中小学生借阅行为差异性研究 ——以上海市公共图书馆借阅数据为例》文中指出阅读对于个人的发展具有重要意义,它对于一个人的成长、进步,特别是攀登科学之旅,都是必不可少的。阅读研究是学界的研究热点,不同年龄层次的读者群体在借阅需求和偏好上呈现出不同的特点。尤其是中小学生特殊的思维方式和正在成长的心理认知,使得他们的借阅行为具有特殊性。公共图书馆在引导中小学生阅读的时候,策划者和执行者需要深入了解他们的借阅行为和借阅倾向,只有如此才能正确引导中小学生阅读,提高公共图书馆的资源利用效率和服务水平。本文对上海市区公共图书馆的中小学生纸质图书借阅数据进行统计分析,从而探究中小学读者借阅行为的性别差异、学段差异、时间差异以及借阅倾向差异等特性。运用K均值聚类将图书的借阅量按高、中、低频率分类,探究各借阅频率的图书在中图法中的分布情况及群体差异。文章指出学段差异对中小学读者的阅读偏好及借阅行为有显着影响,且借阅量随着读者学段的提升而减少;中小学生借阅量存在地区差异,较好的经济文化设施与条件能促进读者的阅读,且他们的借阅行为具有空间可近性特征,偏好就近借阅;市重点学校的学生对课外阅读有着较高的积极性,中小学生借阅量受就读学校影响较大;从借阅时间来看,中小学生在周末的借阅量大于工作日;小学生借阅行为的时间差异显着,中学阶段时间差异较小;性别差异对中小学生的阅读兴趣和偏好有一定影响且差异性愈发显着;文学类图书的借阅总量最大,其中读者的阅读兴趣以中国文学为主,兼顾欧美文学,对于经典图书的借阅覆盖率较低。此外,本文引入专属图书这一概念,指出中小学生借阅专属图书的兴趣差异较大。最后,根据图书借阅频次与推荐书目的匹配统计得知,中小学读者对于基础阅读书目的借阅量较少。通过对不同读者群体的差异性分析提出分级引导策略、个性化引导策略以及书单引导策略,以学段划分读者群体分别进行阅读引导;图书馆联合学校推动学生阅读。根据时间差异,在借阅高峰期做好人力安排。设立阅读专区等;图书馆联合专家制定书单,结合馆藏制定动态推荐书目或者学生自荐图书等,进而推进公共图书馆更好地服务读者,正确引导中小学生阅读。
朱帝同[3]（2021）在《基于大数据技术的读者推荐系统的算法设计与优化》文中认为在互联网日益普及的时代背景下,开展基于大数据技术的用户服务研究具有重要的理论与实践意义。图书馆用户的信息需求量随着互联网的普及而增加,同时由于用户自身产生的信息包含动态与静态数据,使得信息在数量上增加的同时趋于多元化发展。为了解决近年来数据资源带来的难以挖掘的问题,基于读者的个性化推荐系统的设计与优化已经成为当下的研究热点,他可以有效的解决信息过载带、信息多元化引发的问题。本文便从用户行为偏好的角度出发挖掘数据,并对数据进行预处理,最后基于Spark平台实现个性化推荐系统的设计与优化。本文通过总结试验结果,得出在该混合优化推荐算法的基础上运行的系统,能够准确挖掘图书馆用户行为偏好的数据,同时可以高效精准的为读者推荐需求的信息。进一步证明了该优化算法的引用,可以达到预期的效果。本文的主要研究内容:（1）首先,通过运行CiteSpace,对近二十年图书馆用户行为研究的文献进行可视化分析,得出图书馆读者研究的热点话题以及预测未来演进的趋势。（2）结合热点研究,研究当下图书馆个性化推荐系统的可优化算法。（3）本文通过总结当前推荐算法的实际应用,通过对比协同过滤算法、基于内容以的推荐算法及混合推荐算法在图书馆推荐系统应用中的优缺点,设计了一款基于读者、借阅、书籍相混合的优化混合推荐算法。（3）搭建Spark生态环境,与SVM并行运算,实现优化物联网图像信息挖掘的目的。本文通过随机抽样进行单变量对比试验,验证运行结果的精准度与运行效率的高低。通过实验得出随挖掘信息数据量的增大,并行SVM算法的优势将明显高于比串行SVM运算。（4）基于Spark平台的混合推荐算法的试验与应用,通过对比试验,直观的了解读者搜寻相关书籍时,图书推荐系统的精准度。实验结果显示精准度全面提高,反馈速率也大幅增高。从而证明了混合算法比传统的算法能提供更准确的信息推荐。优化后的混合推荐算法不仅提高服务质量,同时解决了图书馆推荐系统内的数据数据稀疏性、“冷启动”等问题。首先,提出了基于大数据模板优化的混合推荐算法,来平衡用户、图书、借阅之间的关系,达到最优推荐的效果。然后,利用Spark大数据平台结合混合推荐算法实现了个性化图书推荐系统的设计,最后推荐系统的优化为读者服务质量的提升提供了基础的保障。
胡芸[4]（2020）在《基于随机森林的高校图书馆图书采购决策研究》文中提出图书采购是整个图书馆服务体系中的最坚实的基础,而纸质图书是馆藏文献资源的重要组成部分。尽管随着电子书的问世,各个图书馆对纸质图书的采购经费逐步缩减,但是由于人们的阅读习惯使然,纸质图书在图书馆中仍是不可或缺的。因此图书馆在采购经费有限的情况下,既要购买相对昂贵的纸质图书以尽可能地满足读者阅读需求,还要综合考虑图书的收藏价值、馆藏资源建设情况。因此,如何平衡读者需求和馆藏质量是图书馆在采购决策时需要考虑的主要问题。为满足读者需求,国外图书馆近年来提出了“读者决策采购”这一概念,引起了巨大关注,并付诸实施。但在国内的图书馆学界,这一概念仍然停留在理论研究阶段,真正付诸实践的案例少之又少。笔者通过对国内外读者决策采购的研究调查,发现这一模式相比较于传统图书采购模式更能满足读者需要。但是相比较国外读者决策采购的蓬勃发展,国内的发展之路并不顺利。这是因为国内高校图书馆的图书采购除了满足读者需求外,还需要根据高校的专业设置、科研任务、教学需要以及未来专业的发展方向来进行综合考虑。而读者决策采购,通常是由读者点击率和访问量来决定是否购买。这种方式会有可能导致读者滥用手中的权力,导致图书采购经费配置不合理,从而导致整体馆藏质量不高。只有科学合理的设置图书采购标准,才能让读者决策采购在国内图书馆长久稳定地运行。因此,本文在读者决策采购的基础上提出了一种基于随机森林算法的图书采购模型,利用该模型对读者决策购买的图书进行预判,综合考量读者需求、购书经费和馆藏需求等因素,从整体上对图书采购工作进行优化。通过相关文献总结和前人经验,笔者分析了影响高校图书馆图书采购的特征指标,并将这些指标进行重要性排序再进行筛选,得到影响图书采购的决定因素,并建立随机森林模型,通过对不同指标变量赋予不同权重进行计算,得到最终的决策结果。本文已以湘潭大学图书馆近10年的图书采购数据作为实验数据,利用采购模型进行决策,并与实际采购和借阅情况进行对比分析,可以看出此模型能够兼顾读者需求和馆藏需求,具有较好的可操作性。希望此研究能为高校图书馆读者决策采购的理论与实践提供借鉴与参考,并对高校图书馆的实际采购工作进行辅助决策。
陈帅鹏[5]（2020）在《高校图书馆科学数据服务体系研究》文中研究说明数字时代,数据密集型科学研究范式逐渐替代传统科学研究范式,由于科学数据在数据密集型科学研究范式中具有重要地位,因此引起人们对科学数据的大量研究,并围绕以科学数据为核心的科学数据服务进行了研究。研究科学数据与科学数据服务对开展数据密集型科研服务有着重要意义。高校图书馆拥有资源、人才和技术多维度优势,能够将这些优势转化为科学数据服务能力,为高校科研贡献自己的力量,并在高校科研服务中扮演着重要角色。对高校图书馆科学数据服务体系的研究既有利于探索科学数据服务的新形式,同时也为高校图书馆服务职能转型的探索起到重要的借鉴意义。本文基于国内外高校图书馆科学数据服务体系的相关研究成果,从科学数据和科学数据服务的内涵出发,阐释了高校图书馆科学数据服务的内涵、服务准则与服务范围。在剖析高校图书馆科学数据服务体系的构成、运行机制和运行环境的基础上,对高校图书馆科学数据服务体系运行中的风险进行了系统研究,最后根据以上风险从强化科学数据监管、完善科学数据治理和规避科学数据服务平台风险等三个维度提出相应的优化策略。
郭倩倩[6]（2020）在《基于高校图书馆用户画像的精准阅读推荐研究》文中指出高校图书馆作为校内人员知识来源的最大实体资源库,在提升读者文化素养与阅读能力方面发挥着至关重要的作用。而高校图书馆用户行为复杂,人群庞大,类型多样,若想针对用户准确地推荐资源,需要了解用户特征和类型,而用户画像是了解用户特征和类型的利器。通过获取高校图书馆用户数据,提取其中特征进行聚类组成的“用户画像”,不仅再现了读者的样貌,而且是挖掘阅读需求与价值、进行用户细分、实施精准推荐及其他活动的基础。本研究从高校图书馆视角出发,利用文献研究法、问卷调查法、统计分析法以及实证研究法四种方法,通过搜集、鉴别、整理现有文献资料,设计调查问卷,收集高校图书馆用户个人基本信息与阅读行为信息,对高校图书馆用户画像和精准阅读推荐进行了理论和实证研究。研究围绕高校图书馆用户画像数据分析和精准阅读推荐的策略选择主要从以下几个方面展开:（1）对用户画像和精准阅读推荐进行界定,对它们的基础理论进行了分析,并介绍了用户画像构建流程和精准阅读推荐服务体系的构成要素,指明了利用用户画像技术进行精准阅读推荐的必要性及意义。（2）设计调查问卷,通过收集高校图书馆用户数据,将数据分为用户基本信息、用户阅读环境、用户阅读行为、用户阅读兴趣、用户阅读评价反馈等5个维度来进行处理分析。（3）利用WEKA技术工具的K均值算法,将每个维度下的数据进行聚类,构建用户标签体系,通过用户群划分构建用户画像。（4）分析用户行为特征和现有阅读推荐存在的问题,并从精准阅读推荐的体系构成要素:阅读推荐对象、阅读推荐方式、阅读推荐文献资源、阅读推荐评价反馈机制、阅读推荐基础设施、阅读推荐组织机构和阅读推荐人才队伍等7个方面分别提出高校图书馆实施精准阅读推荐的策略以及保障措施,为高校图书馆的阅读推荐服务工作提供一些有意义的参考。
吴梦瑶[7]（2020）在《改革开放四十年来南京大学校园阅读状态及学风校风研究（1978-2019）》文中研究指明社会流行的文化思潮、学校管理者的办学理念、课堂上的教学内容、校图书馆的资源保障,一系列因素造就了一所大学的校园阅读状态与校风学风。本文拟通过四个部分来梳理改革开放至今的南京大学校园阅读状态,分别是“改革开放以来高校校园阅读活动研究综述”“南京大学的校史源流及学风积淀”“改革开放后南京大学校园阅读变迁”“学风、校风建设与南京大学校园阅读活动”,并于调查研究的基础之上,总结南京大学校园阅读状态的特点,试找出当前校园阅读中的缺点与不足,并提出相应建议。文章在引言部分对相关资料进行搜集整理,做出本研究相关文献的研究综述,同时指明本研究的选题缘由和研究意义,以及研究过程中具体所用的研究内容及方式方法。第2章“南京大学的校史源流及学风积淀”,着重探究校风、学风在校园阅读中的影响,分为校改革开放前与改革开放后两大部分内容;通过对校友回忆录、校友访谈、校史记录等资料的搜集和整理,按时间顺序介绍了不同时期南京大学校风、校貌的不同特点,并对大学校园阅读氛围构建过程中,学校所扮演的角色、起到的作用进行了总结。第3章“改革开放后南京大学校园阅读变迁”,则从改革开放后,中国社会发展的不同阶段出发,探究南京大学校园阅读的发展史。其变化主要体现在两个方面,分别是阅读内容与阅读方式。通过对不同时期阅读特点的探究,总结南京大学校园阅读热点与途径的变迁。第4章“学风、校风建设与南京大学校园阅读活动”,系统探究了目前南京大学学风、校风建设在校园阅读中的具体内容,列举了南京大学校内举办的各类校园阅读活动,由图书馆举办的如“图书借阅排行榜”“南京大学读书节”;由教务处主持的“南京大学悦读经典计划”;由学生组织的如各类读书会、读书社团、读书拓展等活动。第5章总揽全文,总结了改革开放以来,南京大学校园阅读状态的三个基本特点,指出目前南京大学校园阅读活动推进的不足之处:阅读推广各方力量分散,阅读推广中学校特色不足、专业性欠缺,以及阅读活动考核监督难以落实等问题。文章最后就目前存在的问题提出了三点建议如下:凝聚各方力量,共建校园阅读;健全阅读考核机制,倡导同学间互评;最后,呼吁南京大学在阅读推广中发掘学校特点,建设具有南大特色的校园阅读文化。
陈宇奇,施国良,张潇潇,谢泽宇[8]（2020）在《基于修正RFM模型的高校图书馆热门图书评价体系及影响因素研究》文中进行了进一步梳理通过构建BRFM模型评价高校图书馆馆藏图书热门程度,并从图书维度和读者维度探究热门图书的影响因素,进而为高校图书馆建设提供可行性建议。首先对传统RFM模型进行改进并与图书评价相结合构建热门图书评价模型,其次构建图书-读者因素驱动模型,最后运用XGBoost算法对图书-读者因素驱动模型的10项指标进行重要性排序,探究热门图书的影响因素。经结果评价分析,利用BRFM模型进行图书热门程度评价更具科学性、合理性,同时,热门图书与非热门图书在读者维度指标的差异性更大,通过进一步探究其规律可为提高高校图书馆创新型服务质量提出建议。
高凌凤[9]（2020）在《我国“双一流”高校图书馆校友服务研究》文中研究指明2018年正式施行的《中华人民共和国公共图书馆法》中提出了国家支持高校图书馆向社会公众开放,不少高校图书馆都积极响应法律的倡议,努力探索向社会开放的道路。然而社会公众是非常复杂的群体,向公众开放图书馆资源在学校安全、馆藏保护上都存在着很大的隐患。其次,高校图书馆内文献资源主要针对在校学生及老师而不是各年龄段、各领域的社会公众,在供需上存在一定偏差。最后,高校图书馆馆藏有限,不少高校图书馆的馆藏资源量与本校师生需求相匹配,社会公众的参与可能导致馆藏资源等方面都存在一定的问题,进而对图书馆造成资源和财政上的压力。校友作为一个母校培育出的庞大群体,与母校有着深切的感情,熟悉母校环境以及图书馆的使用方法,信息素养和文献需求都与高校图书馆较匹配,是高校图书馆向社会公众开放的窗口。高校图书馆为校友提供服务,不管是在资源需求匹配、人才素养、还是在安全性等方面,都有着很多优点。本文通过对我国“双一流”高校图书馆校友服务情况进行调研,了解我国高校图书馆各模块校友服务现状,对其中取得成效的个案进行分析,同时探索服务开展中存在的问题,并提出相应的改善建议,希望能为我国高校图书馆校友服务建设提供帮助。本文共分为六个部分,第一部分主要阐述我国高校图书馆开展校友服务的背景及意义,对国内外高校图书馆校友服务研究和发展现状进行叙述,并简要地描述了本文的研究内容、研究方法及创新点;第二部分是对我国42所“双一流”高校图书馆校友服务现状的调研设计及数据分析;第三部分选取三个校友服务内容丰富的案例进行分析;第四部分结合调研情况与个案分析发现“双一流”高校图书馆校友服务中存在的问题。第五部分是针对第四部分我国高校图书馆校友服务中存在的问题提出改进的建议。第六部分为结语。
杨子帅[10]（2020）在《基于人工智能的图书智慧服务模式研究》文中研究说明读者不规则的轨迹数据、日益增长的需求以及图书馆海量的资源数据成为制约智慧图书馆转型发展的重要因素,图书馆服务与读者之间出现了供需不平衡情况。随着人工智能的研究与发展,并成功应用于多个领域,为人们带来了高智能、多维度、深层次的生活。图书馆作为文化价值服务体系中关键的一环,更加需要吸收并融合先进技术对自身服务方式和手段进行创新。为进一步满足读者需求,本文从图书馆智慧服务角度出发,借助人工智能技术,引入数据挖掘、协同过滤、5S管理等理论思想,对基于人工智能的图书馆智慧服务模式进行探究,具备理论意义和实践意义,以期能够为该领域研究提供些许借鉴。论文主要工作结果如下:（1）通过文献综述法对图书馆中人工智能应用于智慧服务的研究情况进行调查,总结归纳应用类型并以此作为调查依据,对国内60所城市图书馆,39所“985”高校图书馆进行访问调查,对将结果数据可视化表示。通过定性分析、定量分析对结果分析,了解图书馆人工智能应用于图书馆智慧服务的实际状况。调查结果发现,目前图书馆智慧服务应用人工智能呈现增长趋势,服务模式呈现智能性、互联性、高效性、便利性、泛在性、个性化的特征,少数创新性应用也取得了读者的认可。（2）利用实证调研结果结合理论研究,分析图书馆智慧服务的基本特征和读者需求特征,根据应用现状以可视化方式表述两者之间供需差距。从读者需求角度出发,利用应用情况和理论思想为基础,以人工智能技术和理论作为支撑,构建了总体框架。再从图书智慧服务的五个主要服务方向入手,分别以智能机器人、计算机视觉、专家系统、协同过滤、5S管理的技术和理论作为支撑,从五个角度构建了子模式,包括基于智能机器人的交互服务、基于计算机视觉的传感服务、基于专家系统的参考咨询服务、基于协同过滤的检索推荐服务、基于5S管理的智能馆员培养。（3）选取与研究相关且具有代表性的清华大学图书馆作为案例分析对象。分别从交互服务、传感服务、参考咨询服务、检索推荐服务、馆员培养五个角度,对其服务设计、服务模式、服务特点进行阐述并分析。同时利用案例对我国图书馆智慧服务应用人工智能技术所存在的问题进行阐述并提出建议。
二、高校图书馆借阅热点与冷门图书的开发利用（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、高校图书馆借阅热点与冷门图书的开发利用（论文提纲范文）
（1）基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统构建研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第1章 绪论 |
| 1.1 研究背景与意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 用户画像研究现状 |
| 1.2.2 推荐算法的研究现状 |
| 1.2.3 高校图书馆个性化服务研究现状 |
| 1.3 主要研究内容 |
| 1.4 论文结构安排 |
| 第2章 相关理论与技术 |
| 2.1 Spark分布式平台 |
| 2.1.1 Spark基本概念 |
| 2.1.2 SparkRDD |
| 2.2 推荐系统 |
| 2.2.1 协同过滤推荐算法 |
| 2.2.2 基于内容的推荐算法 |
| 2.2.3 混合推荐算法 |
| 2.2.4 评测指标 |
| 2.3 相似度计算 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3章 图书模型和多维度用户画像构建 |
| 3.1 图书模型 |
| 3.1.1 中国图书馆分类法和UGC |
| 3.1.2 构建图书模型 |
| 3.2 多维度用户画像 |
| 3.2.1 用户群体细分 |
| 3.2.2 基于本科生的用户画像研究 |
| 3.2.3 基于研究生的用户画像研究 |
| 3.2.4 基于教职工的用户画像研究 |
| 3.2.5 构建多维度用户特征 |
| 3.3 本章小结 |
| 第4章 基于Spark的高校图书资源混合式推荐算法研究 |
| 4.1 高校图书资源混合式推荐算法的整体设计思路 |
| 4.2 基于图书模型的离线推荐算法 |
| 4.2.1 图书离线统计算法 |
| 4.2.2 基于内容的推荐算法的改进 |
| 4.2.3 基于ALS模型的协同过滤推荐算法 |
| 4.3 基于图书模型的实时推荐算法 |
| 4.3.1 基于图书模型的实时推荐算法设计 |
| 4.3.2 基于图书模型的实时推荐算法实现 |
| 4.4 实验验证 |
| 4.4.1 实验环境 |
| 4.4.2 模型训练 |
| 4.4.3 实验评价策略 |
| 4.4.4 实验结果与分析 |
| 4.5 本章小结 |
| 第5章 高校图书资源个性化推荐系统设计与实现 |
| 5.1 需求分析 |
| 5.1.1 功能性需求 |
| 5.1.2 非功能性需求 |
| 5.2 系统架构设计 |
| 5.3 数据收集与处理 |
| 5.3.1 数据库设计 |
| 5.3.2 数据清洗 |
| 5.4 系统主要功能实现 |
| 5.4.1 首页及用户注册登录 |
| 5.4.2 个人空间 |
| 5.4.3 图书推荐 |
| 5.4.4 图书标签 |
| 5.4.5 图书检索及详情页面 |
| 5.5 本章小结 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 总结 |
| 6.2 展望 |
| 参考文献 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 |
| 致谢 |
（2）中小学生借阅行为差异性研究 ——以上海市公共图书馆借阅数据为例（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1 章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国外研究现状 |
| 1.2.2 国内研究现状 |
| 1.2.3 研究评述 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 创新点 |
| 第2 章 相关概念及理论基础 |
| 2.1 读者借阅行为 |
| 2.1.1 读者借阅行为概念 |
| 2.1.2 读者借阅行为记录 |
| 2.2 行为学理论视野下的中小学生借阅行为 |
| 2.2.1 借阅需求 |
| 2.2.2 借阅动机 |
| 2.2.3 影响中小学生借阅行为差异的因素 |
| 2.3 K-means算法基本原理 |
| 2.4 本章小结 |
| 第3 章 中小学生借阅行为实证研究 |
| 3.1 中小学生借阅行为数据的收集及处理 |
| 3.1.1 数据来源 |
| 3.1.2 数据清洗 |
| 3.2 各学段读者分布及借阅量差异分析 |
| 3.2.1 中小学生借阅人数及借阅量差异 |
| 3.2.2 中小学生性别及借阅量差异 |
| 3.2.3 中小学生地区分布及借阅量差异 |
| 3.2.4 中小学生学校分布及借阅量差异 |
| 3.2.5 中小学生跨区借阅量差异 |
| 3.3 各学段读者借阅时间与借阅量差异分析 |
| 3.3.1 中小学生图书借阅量与星期的关系 |
| 3.3.2 中小学生图书借阅量与季度的关系 |
| 3.3.3 中小学生图书借阅量与月份的关系 |
| 3.4 各学段读者借阅倾向差异分析 |
| 3.4.1 中小学生借阅图书类别差异 |
| 3.4.2 中小学生借阅文学类图书差异 |
| 3.4.3 中小学生借阅分文学类图书的差异 |
| 3.4.4 中小学生专属借阅图书的差异 |
| 3.5 各学段读者借阅图书频次差异分析 |
| 3.5.1 中小学生借阅图书频次的聚类分析 |
| 3.5.2 中小学生借阅图书与基础阅读书目的差异 |
| 3.6 本章小结 |
| 第4 章 中小学生借阅行为的特征 |
| 4.1 中小学生借阅量特征 |
| 4.2 中小学生借阅时间特征 |
| 4.3 中小学生借阅内容特征 |
| 4.4 本章小结 |
| 第5 章 中小学生借阅行为引导策略 |
| 5.1 分级引导策略 |
| 5.2 个性化引导策略 |
| 5.3 书单引导策略 |
| 5.4 本章小结 |
| 第6 章 总结 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 研究不足 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 致谢 |
（3）基于大数据技术的读者推荐系统的算法设计与优化（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.3 研究创新点 |
| 1.4 论文研究内容及技术路线图 |
| 第二章 相关理论研究 |
| 2.1 用户画像理论 |
| 2.2 个性化推荐系统 |
| 2.3 Spark平台推荐 |
| 2.3.1 Spark架构 |
| 2.3.2 Spark RDD |
| 2.3.3 Spark Mllib |
| 第三章 图书馆用户画像行为分析的热点研究 |
| 3.1 数据来源与研究方法 |
| 3.2 图书馆用户画像研究的时间分布图谱分析 |
| 3.3 图书馆用户画像研究的空间分布图谱分析 |
| 3.3.1 文献作者分布 |
| 3.3.2 文献机构分布 |
| 3.4 图书馆用户画像研究的热点主题分析 |
| 3.5 图书馆用户画像研究的前沿演进分析 |
| 3.5.1 图书馆用户画像行为分析领域的研究演进历程 |
| 3.5.2 结合高突现值的相关文献进行分析 |
| 第四章 图书馆推荐系统的算法设计与实现 |
| 4.1 基于图书馆的协同过滤算法 |
| 4.1.1 基于用户的协同过滤算法 |
| 4.1.2 基于对象(图书)的协同过滤算法 |
| 4.2 基于内容的推荐算法 |
| 4.3 其他推荐算法 |
| 4.3.1 神经网络算法 |
| 4.3.2 混合推荐算法 |
| 4.3.3 基于图模型的推荐算法 |
| 4.4 混合推荐算法的总体设计 |
| 4.4.1 读者借阅的相似性算法 |
| 4.4.2 读者-书籍矩阵的优化算法 |
| 4.4.3 读者-借阅的推荐算法 |
| 4.4.4 读者-书籍与读者-借阅混合推荐算法设计与实现 |
| 第五章 图书馆推荐系统基于Spark平台的设计与优化 |
| 5.1 并行图像数据挖掘设计与实现 |
| 5.1.1 数据来源及预处理 |
| 5.1.2 Spark与 SVM并行运算 |
| 5.1.3 实验结果与分析 |
| 5.2 推荐系统的设计实现 |
| 5.2.1 系统实现工具与环境 |
| 5.2.2 推荐系统数据库设计以及关键代码展示 |
| 5.2.3 混合推荐模型数据处理 |
| 5.3 推荐系统的试验设计 |
| 5.3.1 基于Spark平台的图书推荐系统设计流程 |
| 5.3.2 模型训练结果及分析 |
| 第六章 结论与展望 |
| 6.1 优化推荐算法应用总结 |
| 6.2 优化推荐系算法的展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
（4）基于随机森林的高校图书馆图书采购决策研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内研究现状 |
| 1.2.2 国外研究现状 |
| 1.2.3 研究述评 |
| 1.3 研究内容及方法 |
| 1.3.1 研究内容 |
| 1.3.2 研究方法 |
| 1.3.3 论文结构及技术路线 |
| 1.4 创新点 |
| 第2章 相关理论介绍 |
| 2.1 读者决策采购模型概述 |
| 2.1.1 读者决策采购的概念及运作流程 |
| 2.1.2 读者决策采购的优越性及局限性 |
| 2.2 机器学习算法介绍 |
| 2.2.1 决策树概述 |
| 2.2.2 bagging算法 |
| 2.2.3 随机森林模型 |
| 第3章 指标体系和模型的构建 |
| 3.1 指标的选择与构成 |
| 3.2 特征指标变量的选取与量化 |
| 3.2.1 变量的选取 |
| 3.2.2 变量的量化 |
| 3.3 指标体系的构建及判定 |
| 3.4 随机森林模型构建与优化 |
| 3.4.1 随机森林模型的构建 |
| 3.4.2 随机森林模型的优化 |
| 第4章 采购模型的实例分析 |
| 4.1 数据收集与样本选择 |
| 4.1.1 数据收集 |
| 4.1.2 样本选择 |
| 4.2 数据的预处理 |
| 4.3 仿真实验设计 |
| 4.3.1 参数的选择 |
| 4.3.2 利用R语言进行随机森林模型建模 |
| 4.4 模型的验证与结果分析 |
| 第5章 总结与展望 |
| 5.1 总结 |
| 5.2 展望 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 在学期间发表的学术论文与研究成果 |
（5）高校图书馆科学数据服务体系研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 第一章 绪论 |
| 第一节 研究目的和意义 |
| 一、研究目的 |
| 二、研究意义 |
| 第二节 国内外研究现状及总体评述 |
| 一、国内研究现状 |
| 二、国外研究现状 |
| 三、国内外研究现状总体评述 |
| 第三节 研究内容、方法与创新点 |
| 一、研究内容 |
| 二、研究方法 |
| 三、创新点 |
| 第二章 高校图书馆科学数据服务概述 |
| 第一节 高校图书馆科学数据服务的内涵 |
| 一、科学数据的内涵 |
| 二、科学数据服务的内涵 |
| 三、高校图书馆科学数据服务的内涵 |
| 第二节 高校图书馆科学数据服务的准则与范围 |
| 一、服务准则 |
| 二、服务范围 |
| 本章小结 |
| 第三章 高校图书馆科学数据服务体系构成及运行机制与环境 |
| 第一节 高校图书馆科学数据服务体系的构成 |
| 一、科学数据监管服务 |
| 二、科学数据开发与获取服务 |
| 三、科学数据存贮服务 |
| 四、科学数据分析服务 |
| 五、科学数据技术服务 |
| 第二节 高校图书馆科学数据服务体系运行机制 |
| 一、科学数据监管机制 |
| 二、科学数据治理机制 |
| 三、科学数据素养教育机制 |
| 第三节 高校图书馆科学数据服务体系的运行环境 |
| 一、高校图书馆科学数据服务体系运行的政策环境 |
| 二、高校图书馆科学数据服务体系运行的资源配置环境 |
| 三、高校图书馆科学数据服务体系运行的战略环境 |
| 本章小结 |
| 第四章 高校图书馆科学数据服务体系运行中的风险研究 |
| 第一节 高校图书馆科学数据服务体系监管风险 |
| 一、科学数据筛选、防护与评价风险 |
| 二、科学数据流通服务监管过程风险 |
| 三、科学数据服务监管的盲区风险 |
| 第二节 高校图书馆科学数据服务体系治理风险 |
| 一、科学数据存贮治理风险 |
| 二、科学数据整合过程治理风险 |
| 三、科学数据管理团队治理风险 |
| 第三节 高校图书馆科学数据服务平台风险 |
| 一、服务平台支撑技术风险 |
| 二、科学数据服务平台运行风险 |
| 第四节 案例分析 |
| 一、案例概述 |
| 二、服务板块 |
| 三、风险因子 |
| 四、启示 |
| 本章小结 |
| 第五章 高校图书馆科学数据服务体系的优化策略 |
| 第一节 强化高校图书馆科学数据服务体系监管 |
| 一、优化科学数据筛选、防护与评价 |
| 二、加强高校图书馆科学数据服务体系流通监管力度 |
| 三、扫清高校图书馆科学数据服务体系管理盲区 |
| 第二节 完善高校图书馆科学数据治理体系 |
| 一、完善科学数据存贮治理体系 |
| 二、规避科学数据错类和提升分析水平 |
| 三、优化科学数据管理团队的治理能力 |
| 第三节 规避高校图书馆科学数据服务平台运行风险 |
| 一、规避平台运行的技术风险 |
| 二、规避平台运行的外部风险 |
| 本章小结 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 |
（6）基于高校图书馆用户画像的精准阅读推荐研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景和意义 |
| 1.1.1 研究背景 |
| 1.1.2 研究意义 |
| 1.2 用户画像的国内外研究现状 |
| 1.2.1 国内外用户画像应用领域分析 |
| 1.2.2 国内外已有的用户画像方法 |
| 1.3 阅读推荐的国内外研究现状分析 |
| 1.3.1 阅读推荐服务相关因素研究 |
| 1.3.2 国内外阅读推荐活动发展历程与研究现状分析 |
| 1.4 研究内容与研究方法 |
| 1.4.1 研究内容 |
| 1.4.2 研究方法与技术路线 |
| 1.5 研究创新点 |
| 第二章 精准阅读推荐与用户画像基础理论分析 |
| 2.1 精准阅读推荐 |
| 2.1.1 精准阅读推荐势在必行 |
| 2.1.2 精准阅读推荐概念 |
| 2.1.3 高校图书馆精准阅读推荐的相关理论思想 |
| 2.2 用户画像 |
| 2.2.1 用户画像基本概念 |
| 2.2.2 用户画像流程 |
| 2.3 基于用户画像的精准阅读推荐服务体系的构建 |
| 2.3.1 精准阅读推荐服务体系构成要素 |
| 2.3.2 精准阅读推荐服务体系架构 |
| 第三章 精准阅读推荐的前提——高校图书馆用户数据的初步采集与处理 |
| 3.1 问卷设计 |
| 3.2 用户数据收集 |
| 3.3 问卷预处理 |
| 3.4 用户数据规约 |
| 3.5 用户数据分析工具 |
| 3.5.1 weka软件平台 |
| 3.5.2 K均值算法原理 |
| 第四章 精准阅读推荐的依据——用户画像结果集的获取分析 |
| 4.1 用户基本信息维度画像结果分析 |
| 4.2 用户阅读环境维度用户画像结果分析 |
| 4.3 用户阅读行为维度用户画像结果分析 |
| 4.4 用户阅读兴趣维度用户画像结果分析 |
| 4.5 用户阅读评价反馈维度用户画像结果分析 |
| 第五章 基于用户画像结果集的阅读推荐精准实施策略选择分析 |
| 5.1 基于用户基本信息画像结果集的精准阅读推荐活动实施策略选择 |
| 5.2 基于用户阅读环境画像结果集的精准阅读推荐活动实施策略选择 |
| 5.3 基于用户阅读行为画像结果集的精准阅读推荐活动实施策略选择 |
| 5.4 基于用户阅读兴趣画像结果集的精准阅读推荐活动实施策略选择 |
| 5.5 基于用户阅读评价画像结果集的精准阅读推荐活动实施策略选择 |
| 第六章 高校图书馆精准阅读推荐服务工作开展保障措施 |
| 6.1 完善阅读推荐基础设施的建设 |
| 6.2 构建高效一体的阅读推荐服务组织机构 |
| 6.3 打造专业的阅读推荐人才队伍 |
| 6.4 以用户需求为导向开展阅读推荐 |
| 6.5 筛选推荐优质阅读推荐资源及内容 |
| 6.6 尝试多元化阅读推荐方式 |
| 6.7 建立健全阅读推荐评价反馈机制 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 研究结论 |
| 7.2 研究不足及展望 |
| 参考文献 |
| 附录 高校图书馆用户阅读情况调查研究 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 |
| 致谢 |
| 个人简况及联系方式 |
（7）改革开放四十年来南京大学校园阅读状态及学风校风研究（1978-2019）（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 引言 |
| 1.1 选题缘由及意义 |
| 1.1.1 选题缘由 |
| 1.1.2 选题意义 |
| 1.2 改革开放以来高校校园阅读活动研究综述 |
| 1.2.1 校园阅读中的校风学风研究 |
| 1.2.2 校园阅读中的高校图书馆研究 |
| 1.2.3 高校阅读的特点与状况研究 |
| 1.2.4 南京大学校园阅读研究 |
| 1.3 研究内容 |
| 1.4 研究过程及方法 |
| 第2章 南京大学的校史源流及学风积淀 |
| 2.1 改革开放以前的校风、学风及校园学习环境 |
| 2.1.1 校史概述 |
| 2.1.2 校风的嬗变与学风的积淀 |
| 2.1.3 校图书馆的文献资源与读者服务 |
| 2.1.3.1 校图书馆的文献资源 |
| 2.1.3.2 校图书馆的读者服务 |
| 2.1.4 校园学习环境、设施与大学生阅读活动 |
| 2.2 改革开放以来的学风、校风建设 |
| 2.2.1 重拾学习传统,弘扬中华文化(1978-1988年) |
| 2.2.2 重视专业学习,勤奋务实求新(1988-1997年) |
| 2.2.3 参与信息世界,文化哺育人才(1997年以来) |
| 第3章 改革开放以来南京大学校园阅读变迁 |
| 3.1 计划经济时期大学生阅读热点(1978-1992年) |
| 3.1.1 “文革结束”带来的文史读物热 |
| 3.1.2 美学兴起引发的美学读物热 |
| 3.1.3 中西交流带来的思想读物热 |
| 3.1.3.1 现代西方哲学热 |
| 3.1.3.2 “批判与反思”文学热 |
| 3.1.4 市场经济造成的“读书无用”热 |
| 3.2 市场经济时期大学生阅读热点(1992年以来) |
| 3.2.1 经济读物热 |
| 3.2.2 技能读物热 |
| 3.2.3 休闲读物热 |
| 3.3 与时俱进并引领时尚的大学生阅读方式变化 |
| 3.3.1 图书借还蔚然成风(1978-1990年) |
| 3.3.2 囊中羞涩,盗版横行(1990-2000年) |
| 3.3.3 新兴阅读方式渐成主流(2000年以来) |
| 第4章 学风、校风建设与南京大学校园阅读活动 |
| 4.1 南京大学图书馆打造的校园文化品牌 |
| 4.1.1 南大图书馆的“借阅率”与“借阅排行榜” |
| 4.1.1.1 南京大学图书馆借阅率的下降 |
| 4.1.1.2 南京大学图书馆“借阅排行榜” |
| 4.1.2 南大图书馆主办的“读书节” |
| 4.1.3 “读书节”活动的显着成效 |
| 4.1.3.1 全面树立和宣传图书馆新形象 |
| 4.1.3.2 提升图书馆内部管理和服务质量 |
| 4.1.3.3 促进校园文明建设与阅读风气形成 |
| 4.2 南大教务处打造的“悦读经典计划” |
| 4.2.1 通识教育背景上的“悦读经典计划” |
| 4.2.2 “悦读经典计划”的书目遴选 |
| 4.3 南大学子自发组织的校园文化活动 |
| 4.3.1 读书社、读书会 |
| 4.3.1.1 紫藤学社 |
| 4.3.1.2 凝眸文学社 |
| 4.3.1.3 重唱诗社与林下诗社 |
| 4.3.1.4 新传读书会 |
| 4.3.1.5 阅读与出版协会 |
| 4.3.1.6 百草园书社 |
| 4.3.1.7 悦读书社 |
| 4.3.1.8 雅南读书会 |
| 4.3.2 其他校园阅读活动 |
| 4.4 学风、校风建设对学生校园阅读的影响 |
| 4.4.1 学风、校风建设与校园阅读学生参与广度分析 |
| 4.4.2 学风、校风建设与校园阅读学生参与深度分析 |
| 4.4.3 学风、校风建设与校园阅读学生满意度分析 |
| 第5章 南京大学校园阅读特点与建议 |
| 5.1 改革开放以来南京大学校园阅读状态呈现的特点 |
| 5.1.1 校园阅读行为由零星发起到系统规模 |
| 5.1.2 校园阅读活动层次不同、丰富多彩 |
| 5.1.3 校园文化精神对学生影响深远 |
| 5.2 南京大学校园阅读状态的缺憾与不足 |
| 5.2.1 校园阅读推广力量分散 |
| 5.2.2 阅读活动考核监督难以落实 |
| 5.2.3 校园文化活动特色性不强 |
| 5.3 基于南京大学校园阅读的三个建议 |
| 5.3.1 引领各方力量,共建校园阅读 |
| 5.3.1.1 建立阅读推广长效机制 |
| 5.3.1.2 联合各方推广校园阅读 |
| 5.3.2 重视阅读成效,落实推广工作 |
| 5.3.2.1 重视评价学生阅读成果 |
| 5.3.2.2 总结各项活动收获 |
| 5.3.3 重视校园特色,打造校园文化 |
| 5.3.3.1 创建特色鲜明的校园文化 |
| 5.3.3.2 打造学校特色的阅读活动 |
| 第6章 总结与展望 |
| 6.1 研究总结 |
| 6.2 不足之处 |
| 参考文献 |
| 附录 南京大学学风、校风建设与校园阅读学生评价反馈 |
| 致谢 |
（8）基于修正RFM模型的高校图书馆热门图书评价体系及影响因素研究（论文提纲范文）
| 0 引言 |
| 1 研究现状 |
| 2 修正RFM模型构建 |
| 2.1 传统的RFM模型 |
| 2.2 BRFM模型 |
| 2.2.1 BRFM模型指标构建 |
| 2.2.2 BRFM模型指标权重分析 |
| 2.3 数据处理与模型构建评估 |
| 2.3.1 数据来源及处理 |
| 2.3.2 模型构建 |
| 2.3.3 模型评价结果及评估 |
| 3 热门图书影响因素分析 |
| 3.1 图书-读者因素驱动模型构建 |
| 3.1.1 图书层面特征因素构建 |
| 3.1.2 读者层面特征因素构建 |
| 3.2 基于XGBoost算法建模实验过程 |
| 3.2.1 XGBoost算法及SMOTE采样原理 |
| 3.2.2 热门图书影响因素分析模型构建 |
| 3.3 实验结果分析与讨论 |
| 4 结论与建议 |
| 4.1 个性化热门图书推荐 |
| 4.2 读者驱动创新型服务 |
| 4.3 特色化图书下架制度 |
（9）我国“双一流”高校图书馆校友服务研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 研究意义 |
| 1.2.1 理论意义 |
| 1.2.2 实践意义 |
| 1.3 国内外研究现状 |
| 1.3.1 国内研究现状 |
| 1.3.2 国外研究现状 |
| 1.4 研究内容及思路 |
| 1.5 研究方法及创新点 |
| 1.5.1 研究方法 |
| 1.5.2 创新点 |
| 第二章 我国“双一流”高校图书馆校友服务现状调研 |
| 2.1 我国“双一流”高校图书馆校友服务现状调研设计 |
| 2.1.1 调研对象 |
| 2.1.2 调研内容及方法 |
| 2.2 我国“双一流”高校图书馆校友服务现状统计与分析 |
| 2.2.1 校友栏目建设现状 |
| 2.2.2 校友入馆服务现状 |
| 2.2.3 校友知识服务现状 |
| 2.2.4 校友空间服务现状 |
| 2.2.5 校友其他服务现状 |
| 2.2.6 校友服务收费情况 |
| 第三章 “双一流”高校图书馆校友服务个案分析 |
| 3.1 重庆大学图书馆校友服务分析 |
| 3.1.1 重庆大学图书馆概况 |
| 3.1.2 重庆大学图书馆校友服务特色 |
| 3.2 清华大学图书馆校友服务分析 |
| 3.2.1 清华大学图书馆概况 |
| 3.2.2 清华大学图书馆校友服务特色 |
| 3.3 湖南大学图书馆校友服务分析 |
| 3.3.1 湖南大学图书馆概况 |
| 3.3.2 湖南大学图书馆校友服务特色 |
| 第四章 我国“双一流”高校图书馆校友服务存在的问题 |
| 4.1 高校图书馆校友服务宣传力度不足 |
| 4.2 现有机制成型,校友服务受限制 |
| 4.3 校友服务内容单一,服务深度浅 |
| 4.4 无法平衡资源保护与校友服务 |
| 4.5 校友服务缺乏完善的制度与专项人员 |
| 第五章 高校图书馆开展校友服务的对策 |
| 5.1 增加宣传渠道,拓展信息发布方式 |
| 5.2 在现有服务的基础上设置校友通道 |
| 5.3 丰富校友服务内容,提供多形式、多渠道服务 |
| 5.4 对校友和资源作进一步区分,分类展开服务 |
| 5.5 完善校友服务制度,设立专门服务人员 |
| 结语 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（10）基于人工智能的图书智慧服务模式研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| abstract |
| 第一章 绪论 |
| 1.1 研究背景及意义 |
| 1.2 研究内容及组织结构 |
| 1.3 论文创新点 |
| 第二章 研究综述 |
| 2.1 图书馆智慧服务理论概述 |
| 2.2 人工智能理论概述 |
| 2.3 图书智慧服务应用人工智能的现状研究 |
| 2.4 研究结果 |
| 第三章 实证调查分析 |
| 3.1 研究方法设计 |
| 3.2 调查现状 |
| 第四章 特征需求分析 |
| 4.1 基于人工智能的智慧服务特征分析 |
| 4.2 读者需求分析 |
| 4.3 供需差距分析 |
| 第五章 模式构建 |
| 5.1 基于人工智能的图书馆智慧服务模式总体架构 |
| 5.2 基于智能机器人的交互服务 |
| 5.3 基于计算机视觉的传感服务 |
| 5.4 基于专家系统的参考咨询服务 |
| 5.5 基于协同过滤的检索推荐服务 |
| 5.6 基于5S管理的智能馆员培养 |
| 第六章 案例分析 |
| 6.1 清华大学图书馆智慧服务模式特点分析 |
| 6.2 存在问题及改进 |
| 第七章 总结与展望 |
| 7.1 总结 |
| 7.2 展望 |
| 参考文献 |
| 在学期间取得的科研成果和科研情况说明 |
| 致谢 |
四、高校图书馆借阅热点与冷门图书的开发利用（论文参考文献）
- [1]基于多维度用户画像的高校图书资源个性化推荐系统构建研究[D]. 李佳蓓. 云南师范大学, 2021(08)
- [2]中小学生借阅行为差异性研究 ——以上海市公共图书馆借阅数据为例[D]. 李晋阳. 上海师范大学, 2021(07)
- [3]基于大数据技术的读者推荐系统的算法设计与优化[D]. 朱帝同. 天津理工大学, 2021(08)
- [4]基于随机森林的高校图书馆图书采购决策研究[D]. 胡芸. 湘潭大学, 2020(02)
- [5]高校图书馆科学数据服务体系研究[D]. 陈帅鹏. 黑龙江大学, 2020(04)
- [6]基于高校图书馆用户画像的精准阅读推荐研究[D]. 郭倩倩. 山西大学, 2020(01)
- [7]改革开放四十年来南京大学校园阅读状态及学风校风研究（1978-2019）[D]. 吴梦瑶. 南京大学, 2020(02)
- [8]基于修正RFM模型的高校图书馆热门图书评价体系及影响因素研究[J]. 陈宇奇,施国良,张潇潇,谢泽宇. 图书馆学研究, 2020(10)
- [9]我国“双一流”高校图书馆校友服务研究[D]. 高凌凤. 安徽大学, 2020(07)
- [10]基于人工智能的图书智慧服务模式研究[D]. 杨子帅. 天津理工大学, 2020(05)