Keresés a KIT archivumában:  
Könyvtár Információ Társadalom
Heti hírlevél információs és könyvtári szakemberek számára - Szemlék, hírek, kommentárok    angol zászló english flag  
 

Bejelentkezés

E-mail:
Jelszó:
Elfelejtette a jelszavát?
Regisztrálás >>>
Bejelentkezés után van lehetőség a regisztráció törlésére.


Megjósolják az olvasók várható kölcsönzéseit

Az adatbázis-kezelő rendszereket manapság vezették be könyvtári területen, és a könyvtárak nagy mennyiségű adatot halmoztak fel az olvasók dokumentumhasználati előzményeiről. Ezen adatok mögött sok fontos információ rejlik. Jelen tanulmány célja, hogy egy tipikus adatbányászati (DM) technológiát, az asszociációs szabályok bányászati modelljét használja fel arra, hogy kölcsönzési előzményeik alapján feltárja az olvasók kölcsönzési mintázatait, és egyéb könyvek listáit ajánlja fel számukra személyre szabott módon, annak érdekében, hogy a könyvtár adatvagyona jobban hasznosuljon.
Az asszociációs szabályokat kereső bányászalgoritmust arra alkalmazták, hogy az olvasók kölcsönzési előzményei alapján megismerjék a kölcsönzési szabályszerűségeiket, és más, személyre szabott könyvlistákat ajánljanak nekik, ezzel fokozva a könyvtár adatvagyonának kiaknázását.
Az olvasók kölcsönzési előzményeinek elemzésével a könyvtári szoftver olyan könyveket tud ajánlani egy adott olvasónak, melyek a kölcsönzési előzményei vagy az aktuálisan kikölcsönzött könyvei alapján érdekelhetik őt. Ha a könyvkölcsönzés elemzésekor többféle kategória és probléma is felmerül, az hosszú kódsorokat és nagy keresési teret eredményez. Ezért a jövőben a következő területeken kell kutatásokat folytatni: klaszterezési eljárások bevezetése, valamint az asszociációs szabályok bányászatának alkalmazása a könyvek beszerzése és elrendezése során. A kutatás hasznosnak bizonyulhat a Big Data adatbányászat és szoftverfejlesztés számára, amelyek révén javulni fog a hatékonyság, illetve bővülnek ismereteink a használói viselkedés és pszichológia terén.
A szerzők a DM technológiát arra használták, hogy feltárják a Big Data mögött rejlő információkat könyvtári környezetben; a személyre szabott könyvtári ajánlások problémáját mélyrehatóan elemezték és dolgozták ki; végezetül ismertetik az asszociációs szabályok javított, a mesterséges méh algoritmussal vegyített eljárását. (Személyre szabott könyvtári ajánlási szolgáltatás fejlesztése a kölcsönzési előzmények alapján; sajnos csak autoref.)

legyenek kit hírei saját honlapján

Feliratkozás

Az alábbi mezőbe beírva az email címét, feliratkozhat a KIT hírlevelére.

* név:
* e-mail cím:
intézmény, cég:





adatkezelési szabályzat elolvasása


Az itt megadott adatokat csak a hírlevél kiküldésére használjuk fel.


interaktiv oktatástechnika portál logo

Hírlevélről

A hírlevél hetente, térítésmentesen, csak elektronikus formában jelenik meg. A KIT nyomtatott példányai megtalálhatók a Könyvtörténeti és Könyvtártudományi Szakkönyvtárban is (Könyvtári Intézet, Budapest).

A KIT-archívum tartalma:
Több mint 23.000 hír, 2002-től
A KIT-et az EPA (Elektronikus Periodika Adatbázis) is archiválja.

A megrendelők száma kb.:
700 fő

Olvasói létszám:
kb. 1000 fő

Adatvédelem
A KIT szerkesztői a birtokukba kerülő használói adatokat bizalmasan kezelik, azt csak az eredetileg megjelölt célra használják, harmadik fél részére nem adják át. A használati adatokat a csak az egyedi adatközlőket (ha tudomásukra jut) nem visszafejthető módon, összegezve teszik közzé. Pl.: összes olvasói létszám, vagy felmérés eredményeképpen: a KIT-olvasók x %-a vezető beosztású. A használói felmérésekben a válaszadás anonim.
A szerkesztők a KIT-tel kapcsolatos visszajelzéseket egymás között megbeszélik, és visszajeleznek a levélírónak.

A KIT tulajdonosa:

GM Info Consulting Kft.
www.gmconsulting.hu


impresszum | szerkesztők | észrevétel e portálról