基于数据挖掘的文献平台用户行为分析.pdf

本文讲述了如何利用数据挖掘技术对科技文献信息服务平台的用户行为进行分析，目的是为了提供更加精准和高质量的科技资源以及信息服务。文中首先介绍了随着数字化科技文献平台的发展，科技文献服务的模式和理念需要转变和创新，服务方式需要以网络平台为主的信息化服务，但在服务内容深度和广度、用户服务细节化、服务理念的创新性等方面存在不足，这些不足影响了服务质量的提升。作者强调，面对用户在使用平台过程中产生的大量数据，需要有效的利用和挖掘，以便于进行决策分析和提供高质量服务。接着，文章着重阐述了用户行为分析的具体实践。 数据挖掘技术用于文献平台用户行为分析，基于用户下载文献的历史数据，可以发现和挖掘数据之间的关联关系，从而对用户行为进行预测。通过平台功能的升级，可以大幅提高用户的检索绩效和信息获取绩效，进而提升科研绩效，并完善平台的支撑和保障功能。文章中还提及了用户画像建模方法的应用，该方法能够帮助构建用户的虚拟形象，更好地理解和分析用户的行为模式和偏好。 数据挖掘中常用的关联规则挖掘、分类、聚类等算法是分析用户行为的重要工具。例如，使用关联规则挖掘，可以发现用户下载文献的规律和模式；分类算法可以将用户根据其行为特征分成不同的类别，便于进行有针对性的服务；聚类算法则能够发现隐藏在数据中的用户群组。通过这些分析，文献平台能够为用户提供更加个性化的服务。 本文中的用户行为分析在平台V2.0版本中得到了很好的实践应用，体现了数据挖掘技术在提升文献平台功能和改善用户体验方面的潜力。文中还提到，为了更好地实现数据挖掘与用户行为分析，需要提高数据素养，加强“人”的因素在数据处理中的作用。 为了确保文章内容的通顺性和理解性，以下是对部分内容的适当解读和展开： - 文中提到的“数据挖掘技术和用户画像建模方法”，指的是应用先进的数据处理技术从大量用户行为数据中提取有价值的信息，并构建用户的行为模型。用户画像建模需要收集用户的基本信息、行为信息和偏好信息，通过算法分析，形成对用户特征的综合描述。 - 对于“平台功能的升级”，可能包括了改进检索算法、提升用户界面友好性、增强个性化推荐等功能，这些都是为了提升用户检索文献的效率和获取信息的便捷性。 - “用户行为分析在平台V2.0版本中得到了很好实践应用”，意味着升级后的平台版本在实际使用过程中，用户行为分析发挥了作用，帮助用户更快地找到他们所需的文献资源，提高了科研工作的效率。 文章深入探讨了数据挖掘技术在文献平台用户行为分析中的应用，强调了通过技术手段改善服务质量的重要性，并指出了未来发展的方向，即持续利用数据挖掘技术进行创新，以更好地满足用户的科研需求。这对于科技文献信息服务平台的管理者和开发者来说，提供了一种提升服务质量和效率的有效方法。同时，也为数据挖掘在其他领域的应用提供了参考，展示了数据挖掘技术在解决实际问题中的巨大潜力。