摘 要: 阐述了 Web 数据挖掘技术的有关问题, 论述了 Web 数据挖掘在个性化信息服
务中的作用, 提出了基于一个 Web 数据挖掘的个性化信息服务体系结构。
关键词: 数字图书馆;Web 数据挖掘; 个性化服务
Web数据挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用
本文探讨了Web数据挖掘技术在数字图书馆个性化服务中的应用，阐述了Web数据挖掘在信息处理和个性化推荐中的重要作用，并提出了一种基于Web数据挖掘的个性化信息服务架构。
【关键词】个性化推荐；Web数据挖掘；数字图书馆
【正文】
随着信息技术的飞速发展，数字图书馆已经成为存储和传播海量信息的重要平台。数字图书馆以传统图书馆为基础，利用数字化技术将馆藏文献转化为电子形式，通过互联网提供全球范围内的便捷访问。其优势在于节省存储空间、方便信息检索、快速远程传递信息以及支持多人同时使用同一资源，从而极大地提高了信息利用效率。
然而，数字图书馆也面临着冗余信息处理和信息开发利用不足的问题。为了解决这些问题，Web数据挖掘作为一种有效的工具，被广泛应用在数字图书馆领域。Web数据挖掘主要涉及三个层面：Web内容挖掘、Web结构挖掘和Web使用挖掘。
1. Web内容挖掘专注于从网页内容中提取知识，包括基于代理的挖掘和基于数据库的挖掘，是对基础搜索引擎功能的扩展，有助于提供更精确的搜索结果。
2. Web结构挖掘则分析网页间的链接关系，通过揭示网络结构来评估页面的重要性，用于优化信息检索和推荐系统。
3. Web使用挖掘侧重于分析用户行为数据，如Web日志，以发现用户兴趣模式，为个性化推荐服务提供依据。
尽管Web数据挖掘具有巨大的潜力，但也面临挑战，如信息量庞大且更新频繁、垃圾信息过滤、信息获取困难以及异构数据库的数据整合问题。为克服这些挑战，研究者致力于开发更为智能的数据挖掘算法和工具。
在数字图书馆的个性化服务中，Web数据挖掘扮演着关键角色：
1. 发现用户的兴趣爱好：通过分析用户的浏览历史和行为模式，Web使用挖掘可以识别用户的偏好，为用户提供个性化的信息推荐。
2. 用户画像构建：结合Web内容和结构挖掘，可以构建用户画像，深入了解用户需求，实现更精准的个性化服务。
3. 冗余信息过滤：通过挖掘和分析，可以有效地去除重复和无关的信息，提高信息质量，降低用户获取有效信息的成本。
4. 优化信息组织：Web结构挖掘可用于改进数字图书馆的资源组织，确保用户能够更快捷地找到所需信息。
5. 服务创新：基于Web数据挖掘的深入洞察，数字图书馆可以不断优化服务，如定制化界面、个性化推荐系统等，提升用户体验。
Web数据挖掘为数字图书馆提供了强大的技术支持，不仅解决了信息过载的问题，还实现了服务的个性化和智能化，极大地推动了数字图书馆的发展。未来，随着大数据和人工智能技术的进步，Web数据挖掘在数字图书馆的应用将会更加广泛和深入，为用户提供更加个性化和贴心的服务。
