人工智能的实际应用分析
人工智能在生活中的应用现状分析
人工智能在生活中的应用现状分析随着科技的不断进步，人工智能（Artificial Intelligence, AI）已经成为当今社会的热门话题。
人工智能的发展不仅带来了巨大的科技进步，也深刻地影响着我们的生活。
本文将对人工智能在生活中的应用现状进行分析，探讨其对我们的日常生活产生的影响。
一、智能助手的应用人工智能在生活中最为普遍的应用之一就是智能助手，如苹果的Siri、亚马逊的Alexa以及谷歌的Google Assistant。
这些智能助手通过语音识别和自然语言处理技术，能够回答用户的问题、提供信息和执行指令。
它们的出现使得人们能够更加方便地获取所需的信息，提高了工作效率和生活质量。
二、智能家居的崛起随着人工智能技术的进步，智能家居正逐渐走进千家万户。
智能家居系统通过连接各种智能设备，如智能灯泡、智能插座、智能门锁等，实现了家居设备的自动化和远程控制。
例如，我们可以通过智能手机控制家中的灯光和温度，还可以通过语音指令打开或关闭家中的电器设备。
智能家居的出现极大地方便了人们的生活，提高了生活的舒适度和便利性。
三、医疗健康的革新人工智能在医疗健康领域的应用也日益广泛。
通过利用人工智能技术分析大量的医疗数据，医生可以更准确地进行诊断和治疗。
例如，人工智能可以通过图像识别技术帮助医生检测和分析X光片、CT扫描等医学影像，提供更精准的诊断结果。
此外，人工智能还能够通过分析个人的生理数据，如心率、血压等，提供个性化的健康建议和预测疾病的风险。
四、交通运输的智能化人工智能在交通运输领域的应用也日益普及。
例如，无人驾驶技术正逐渐成为现实，自动驾驶汽车通过激光雷达、摄像头等传感器获取周围环境信息，并通过人工智能算法进行实时分析和决策，实现自主驾驶。
这种技术的应用不仅能够提高交通安全性，还能够减少交通拥堵和节约能源。
五、教育领域的创新人工智能在教育领域的应用也呈现出巨大的潜力。
通过人工智能技术，教育机构可以根据学生的学习情况和需求，提供个性化的学习内容和教学方法。
AI技术的实际应用举例
AI技术的实际应用举例一、引言随着人工智能（AI）技术的不断发展，它已经在各个领域展现出了巨大的潜力和广泛的应用。
本文将以几个具体的例子来介绍AI技术在实际应用中的重要性和效果。
二、医疗行业中的AI应用在医疗行业中，AI技术被广泛用于辅助诊断和治疗过程中。
例如，通过机器学习算法，AI可以根据患者的临床数据和影像学图像进行快速和准确的癌症筛查，帮助医生提高早期诊断率。
此外，在手术过程中，AI可以利用机器视觉和自主控制系统来辅助医生进行精确操作，提高手术成功率。
这些应用不仅能够节约时间和成本，还能够改善患者的生存率和生活质量。
三、交通领域中的AI应用交通领域是另一个AI技术得到广泛运用的领域。
智能交通管理系统可以利用大数据分析和预测模型优化城市交通流量，并提供实时交通信息给驾驶员，帮助他们选择更优的路线。
此外，无人驾驶技术也是AI在交通领域的重要应用之一。
通过利用传感器、计算机视觉和深度学习算法，自动驾驶汽车能够感知环境、做出决策并安全地行驶，极大地降低了交通事故的发生率。
四、金融行业中的AI应用金融行业也广泛应用AI技术来改善效率和减少风险。
银行可以利用自然语言处理和机器学习算法来分析客户的大量数据，并提供个性化的金融产品和服务。
这不仅可以提高客户满意度，还可以最大限度地减少风险。
另外，在欺诈检测方面，AI技术可以根据用户行为模式和历史数据来自动检测潜在欺诈行为，保护客户的资金安全。
五、教育领域中的AI应用AI技术在教育领域也有广泛应用。
虚拟助教系统可以根据学生的学习需求和兴趣提供个性化的辅导，并及时反馈学习进度。
这种个性化学习可以帮助学生更好地掌握知识，提高学习效果。
此外，AI还可以应用于教育评估和智能考试监控系统中，通过分析学生的答卷和行为来评估学生的实际水平，并提供有针对性的建议。
六、智能家居中的AI应用随着智能家居概念的兴起，AI技术在家居领域也得到广泛应用。
人们可以通过智能语音助手与家居设备进行互动操作，实现自动化控制和管理。
人工智能在各个领域的应用
人工智能在各个领域的应用引言随着科技的不断发展和进步，人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）已经成为许多行业中不可或缺的一部分。
人工智能的应用范围非常广泛，涵盖了医疗、金融、交通、教育等各个领域。
本文将介绍人工智能在这些领域中的具体应用，并对其带来的影响进行分析。
1. 医疗领域1.1 医学诊断人工智能在医学诊断中的应用已经取得了很大的进展。
通过使用深度学习算法和大量的医学数据，人工智能能够准确地识别和判断各种疾病。
例如，在癌症的早期检测方面，人工智能可以从大量的肿瘤影像数据中发现微小的肿瘤细胞，帮助医生更早地进行治疗。
1.2 智能化手术人工智能也在智能化手术方面发挥了重要作用。
通过使用机器人手术系统和人工智能算法，医生可以进行更精确的手术操作，减少手术风险和并发症的可能性。
此外，人工智能还可以根据患者的数据和病史，为医生提供个性化的手术方案。
2.1 风险评估人工智能在金融领域中被广泛应用于风险评估。
通过使用机器学习算法和大数据分析平台，人工智能能够准确地预测借款人的信用风险，并评估投资组合的风险水平。
这为金融机构提供了更好的风险管理能力，并减少了潜在的损失。
2.2 交易分析人工智能在交易分析方面的应用也非常广泛。
通过使用自然语言处理和机器学习算法，人工智能可以对金融市场的新闻和公告进行分析，并预测市场的走势。
这些预测结果可以帮助投资者制定更好的投资策略，提高投资的成功率。
3. 交通领域3.1 智能驾驶人工智能在智能驾驶领域的应用也备受关注。
通过使用传感器、摄像头和机器学习算法，人工智能可以实现车辆的自动驾驶。
这可以提高交通的安全性，并减少交通事故的发生。
此外，智能驾驶技术还可以提高交通效率，减少交通堵塞问题。
3.2 路况预测人工智能在路况预测方面的应用也非常重要。
通过使用大数据和机器学习算法，人工智能可以预测交通的拥堵程度，并提供最佳的路线规划。
这可以帮助驾驶员减少通勤时间，提高出行效率。
人工智能技术应用调研企业对人工智能的认知与实际应用情况分析
人工智能技术应用调研企业对人工智能的认知与实际应用情况分析在当今信息技术高速发展的时代，人工智能技术日益深入人们的生活，广泛应用于各个领域。
人工智能是指让机器能够模拟并执行人类智能活动的一门技术，它通过利用大数据、机器学习、深度学习等方法，使计算机具备了自主学习、推理和决策的能力。
随着人工智能技术的发展，各个企业纷纷将其应用于实际生产经营中，提高效率和竞争力。
一、企业对人工智能的认知人工智能技术的快速发展使得企业对其的认知逐渐深入。
在调研中，我们发现企业对人工智能普遍持有积极态度，并认为人工智能技术具有广阔的应用前景。
企业认为，人工智能技术能够有效解决传统劳动力不足的问题，提高生产效率和产品质量。
同时，企业对人工智能技术的智能分析和决策能力非常认可，认为其能够帮助企业做出更明智、更准确的决策，提升竞争优势。
此外，企业对人工智能技术的速度和准确性也给予了高度评价。
传统生产线作业重复性高、容易出错，但是引入人工智能技术后，操作速度得到了极大提升，而且错误率接近于零。
企业普遍认为，人工智能技术的应用能够减少人的劳动强度，提高生产效率和产品质量。
二、企业对人工智能的实际应用情况在实际生产经营中，企业已经开始广泛应用人工智能技术。
首先，很多企业运用人工智能技术进行数据分析与决策支持。
通过大数据分析，企业能够快速提取有用信息，准确判断市场趋势和客户需求，从而指导生产计划和销售策略。
同时，人工智能技术还能够进行预测和模拟，帮助企业做出更准确的决策，降低经营风险。
此外，人工智能技术在生产流程中也发挥着重要作用。
很多企业采用智能化的机器人和自动化设备，实现生产线的自动化和智能化。
通过人工智能技术，生产效率得到大幅提升，产品质量得到保障，同时企业还能够实时监控生产状态，及时调整生产计划，实现生产流程的优化。
此外，人工智能技术在服务行业也得到广泛应用。
例如，很多企业采用智能客服机器人，为客户提供自动化的服务和解答常见问题。
人工智能在当今世界上的实际应用
人工智能在当今世界上的实际应用随着科技不断发展，人工智能已经成为当今世界的一个重要议题。
人工智能的应用范围越来越广泛，风靡全球。
它以智能化的能力和快
速的计算速度，为人类社会带来了巨大的便利和利益。
下面，我们就
来看看人工智能在当今世界上的实际应用。
一、医疗领域
人工智能在医疗领域中被广泛应用。
例如，计算机辅助诊断（CAD）系统可以帮助医生对病情进行更准确的判断和治疗方案。
此外，人工
智能还被用于开发新的药物，这将有助于治疗目前无法治愈的疾病。
二、交通运输
在交通运输领域中，人工智能被广泛用于交通流量预测、交通灯
控制和自动驾驶汽车等方面。
自动驾驶汽车可以减少交通事故，并为
行人提供更加便捷的交通方式。
三、金融领域
人工智能在金融领域中的应用十分广泛。
例如，人工智能可以用
于风险评估和信用评级，可以帮助银行和金融机构更好地管理贷款和
信贷风险。
四、智能家居
智能家居已经逐渐成为现实。
人们可以通过手机、平板电脑和智
能音箱来控制家电和灯光系统。
此外，智能家居系统还可以自动适应
居民的习惯并提供更加便利的服务。
五、教育领域
人工智能也可以用于教育领域，例如推荐学生适合的教学计划、
智能供给培训、学生管理、检测抄袭等方面。
这种方法可以提高教育
教学的效率和质量。
总体来说，人工智能在当今世界上的应用在不断地拓展，已经被
广泛应用到生产、文化、科技、政治和社会等领域。
在未来的发展中，我们可以预见人工智能的应用将得到更加广泛的推广和发展，带动经济，服务社会。
人工智能在各行业中的应用
人工智能在各行业中的应用人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一项新兴科技，正在各行各业迅速发展和应用。
其集合了计算机科学、机器学习、大数据分析等多个领域的技术，以模拟人类智能行为，为各行业带来了巨大的改变和创新。
本文将探讨人工智能在各行业中的应用，并分析其对行业发展的影响。
一、医疗保健行业人工智能在医疗保健领域的应用被广泛认可和欢迎。
通过分析庞大的医疗数据，人工智能可以帮助医生进行病情诊断和预测，提供更加准确的治疗方案。
例如，在肿瘤诊断中，人工智能可以通过扫描结果和临床数据判断肿瘤的类型和分级，辅助医生制定治疗计划。
此外，人工智能还可以帮助监测患者的健康状况，对高风险患者进行预警，提供个性化的医疗服务。
二、金融行业在金融行业，人工智能的应用已经取得了巨大的成果。
通过机器学习和深度学习算法，人工智能可以对金融市场进行分析和预测，识别潜在风险，并制定投资策略。
例如，在股票交易中，人工智能可以根据历史数据和市场信息进行模式识别和趋势分析，为投资者提供决策支持。
此外，人工智能还可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测，提高金融服务的效率和安全性。
三、制造业人工智能在制造业中有着广泛的应用。
通过智能机器人和自动化系统，人工智能可以实现生产流程的智能化和自动化。
例如，在汽车制造业中，人工智能可以控制机器人完成装配和焊接等重复性劳动，提高生产效率和产品质量。
此外，人工智能还可以利用大数据分析和预测模型，优化供应链管理，实现按需生产和库存控制。
四、交通运输行业人工智能在交通运输领域的应用也日益普及。
通过智能交通系统和无人驾驶技术，人工智能可以提高交通效率和安全性。
例如，在城市交通管理中，人工智能可以通过分析交通流量和车辆数据，优化交通信号灯的控制策略，减少交通拥堵。
此外，人工智能还可以应用于智能驾驶系统，实现车辆自主感知、决策和控制，提高行车安全和舒适性。
五、教育领域人工智能在教育领域的应用正在逐渐增多。
AI技术的实际应用案例分析
AI技术的实际应用案例分析一、AI技术的实际应用案例简介AI（人工智能）技术自问世以来，已经在各个领域得到广泛应用。
无论是在医疗保健、金融服务、制造业还是教育等行业中，AI都展现出了其强大的潜力和价值。
本文将从不同领域选取几个具有代表性的案例，分析和探讨AI技术在实际场景中的运用与效果。
二、医疗保健领域中的AI技术应用1. 辅助诊断和预测由于医学知识庞杂且更新迅速，传统的人工诊断速度较慢且容易出错。
而AI 技术则可以通过处理大量医疗数据，识别和学习疾病模式，并提供快速准确的辅助诊断和预测结果。
例如，在癌症筛查方面，计算机视觉技术可以帮助医生检测早期肿瘤细胞，而自然语言处理则可解读电子病历并提供最佳治疗建议。
2. 药物开发与治理AI在药物开发过程中扮演越来越重要的角色。
利用深度学习和大数据分析，科学家们可以缩短药物研发周期，并快速筛选出有潜力的药物候选者。
此外，在药物治理方面，AI技术可以帮助医生更好地管理患者服药情况、提供个性化治疗方案以及监测患者的健康指标，以提高治疗效果。
三、金融服务领域中的AI技术应用1. 风险管理与欺诈检测在金融服务行业中，风险管理和欺诈检测是至关重要的环节。
AI技术可以通过分析大量历史数据和实时交易信息，构建风险模型并预测异常行为。
例如，利用机器学习算法可以对信用卡交易进行实时监控，并自动触发警报，以便及时采取措施防止欺诈事件。
2. 个性化投资建议传统的投资咨询往往缺乏个性化定制能力。
而AI技术可以根据客户的风险承受能力和投资目标，结合大数据分析，为客户提供个性化投资建议。
通过不断学习和优化算法，AI可以实现更加精准的投资组合配置，提高客户的收益率。
四、制造业领域中的AI技术应用1. 智能预测和维护利用AI技术，制造业可以通过分析大量感应器数据，预测设备故障，并提前采取维护措施。
这种智能预测和维护模式有助于降低生产线 down机时间和成本，提高生产效率和产品质量。
2. 自动化生产AI技术在制造业中的应用还包括自动化生产流程。
人工智能运用到现实生活的事例
人工智能运用到现实生活的事例大家好，今天咱们聊聊“人工智能”在我们生活中的那些事儿。
这可是个话题多多的领域，不光科技迷喜欢，普通人也得了解了解。
毕竟，它已经悄无声息地融入到我们的日常生活中，影响着方方面面。
下面咱们就从几个具体的例子说说，看看到底“人工智能”在实际生活中是怎么“撑起大场面”的。
1. 智能家居：生活更便捷1.1 智能音响：生活小助手说到智能家居，咱们不得不提智能音响。
记得以前，家里一大堆遥控器，找来找去麻烦得很。
现在呢，智能音响就像是个万能的“小秘书”，你只需动动嘴皮子，就能控制家里的灯光、音响、甚至空调。
例如，你只要说句“打开卧室的灯”，灯就亮了，真是方便到没话说。
更厉害的是，它还能播放你喜欢的音乐，或者告诉你天气预报，真的是贴心得不得了。
1.2 智能冰箱：懂你所需还有智能冰箱，这玩意儿真是太神奇了。
它能识别你放进去的食材，甚至能提醒你该买什么，避免食材浪费。
比如你家的冰箱里剩下的蔬菜快要过期了，它会提前提醒你用来做些什么菜肴。
这就像是一个懂你心思的厨师，让你再也不用担心冰箱里的食材浪费问题。
2. 健康管理：关爱自己和家人2.1 智能手环：贴身健康管家咱们现在都有些人戴智能手环了，对吧？这东西不仅能记录你的运动量、心率，还能监测睡眠质量。
你就像有了一个随时随地的私人教练，随时掌握自己的健康状态。
手环还会根据你的数据给出一些建议，比如“今天你该多运动了”或者“今晚早点睡哦”，帮你养成更健康的生活习惯。
2.2 远程医疗：足不出户看病现在的远程医疗也很让人惊喜。
以前看病都得跑医院，排队等半天，现在呢，通过视频就能和医生面对面交流了。
你在家里就能得到专业的医疗建议，真的是省去了不少麻烦。
尤其是对那些行动不便的老年人，这种方式实在是太贴心了，让他们也能享受到优质的医疗服务。
3. 教育辅导：提高学习效率3.1 在线学习：个性化学习体验在线学习平台，现在是越来越火了。
各种课程、辅导班应有尽有，而且还有智能化的推荐系统，根据你的学习进度和兴趣推荐相关的课程。
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人工智能的实际应用分析学院专业研究方向学生姓名学号任课教师姓名任课教师职称2013年6月24日数据挖掘在图书馆的应用分析摘要：信息技术正从数据处理向数据应用转变,图书馆迫切希望将多年来在数字化建设中形成的数据集进行面向过程、主题的抽取和分析,形成支持决策的分析数据和报表,从而改进图书馆的管理和服务。
数据挖掘(Data Mining)这一技术下正是为数据从处理向使用转变的技术解决方案。
关键词：数据仓库;数据挖掘;分析系统;个性服务;WEB服务1. 引言信息技术的发展改变了读者对图书馆资源索取和利用的方式和手段,提出了新的服务要求,图书馆不得不采用新的技术手段来满足或适应读者的需求,图书管理系统在技术自动化、信息处理多元化等方面较以前有了很大的提高,对数据库技术的普遍应用较好地解决了读者在时间、地域限制的问题,方便读者快捷地索取资源。
但是读者对信息索取的查准率仍然不高,如何将图书馆的众多信息上升成为读者知识等问题依然没有解决,甚至变得更加严重。
究其原因是:信息成几何数增长的同时,图书信息管理系统(MIS)依然是面向处理的、关注数据的管理,是一种联机事务处理系统(OLTP),没有从数据使用的角度进行分析和挖掘,实现面向主题的、支持决策的功能的联机分析处理系统(OLAP),为此我们不仅要将计算机在数据管理上发挥作用,更重要是在数据分析、信息服务上体现出高效、快捷的功效。
2.图书馆信息服务现状信息、数据、知识的提升过程在信息社会中已被众多机构瞄准,他们的管理和服务正撼动着图书馆信息服务的主体地位,近年来许多IT公司宣布开拓知识服务,建立基于文献服务的知识创新,于是有人惊呼图书馆将走向没落和消亡,图书馆将被替代,调查表明图书馆的用户群正逐年流失,用户将获取知识的途径转向互联网,依赖搜索引擎。
为此,我们不得不审视图书馆信息管理和服务的现状。
2.1信息不虞和信息过剩问题变得越来越严重信息以数字形式在图书馆界得以应用和普及,数据以比特流在网络中传播和利用,滚雪球似地被用户加工和完善,面对如此众多的数据,如何找到有用的信息,成为知识,成为信息社会最大矛盾。
今天,用户真切地感受到了“信息贫乏”(Information poor)和“数据关在牢笼中”(data in jail)的无奈,奈斯伯特(John Naisbett)就曾惊呼“We are drowning in information,but starving for knowledge”(人类正被数据淹没,却饥渴于知识!)的精辟论断,这说明信息的数量和用户需求的矛盾越来越突出。
2.2信息用户松散使得我们难以把握用户的需求1)读者的在跨地域和时间使用图书馆资源、享受图书馆的服务,图书馆提供了诸如留言簿(Guest Book)、电子邮件(Email)、在线服务(Online Service)、虚拟参考咨询服务(VisualReference Service)、点对点服务(P2P软件,如MSN等)等新的服务手段和交流渠道,让我们对他们的需求变得难以掌握,但是每一种服务平台(系统)都产生自己的系统日志,反映用户在当前平台下的利用情况,我们称为日志数据源(Logs Source Data),过多的数据源增加了数据综合分析统计和报表的难度。
2)图书馆在信息化建设中多平台、异构系统的广泛应用,数据孤岛现象越来越严重,我们在面对数字化建设进程中所积累的大量用户访问日志和资源使用日志,我们却束手无策,无法真正获取读者的需求和评价资源的依据,我们急需技术创新。
2.3图书馆2.0带来新的挑战Web2.0最重要的理念是以用户为中心,图书馆应本着“以人为本、开放、实用、易用”的经营理念和服务于用户的态度,保持最大程度的中立性,充分整合各类开放资源,来构建一种开放、主动、互动的创新氛围,并利用自己的核心资源和核心能力发展事业。
Web2.0强调用户参与和协作,能为用户带来真正的个性化和信息自主权。
Lib2.0走出了本馆的概念,在资源建设上走向合作和分工,信息发送者和使用者已没有严格界限,保证信息不失真和严谨、对信息的有效识别变得难以把握,图书馆在从信息管理上升到知识管理的难度越来越大,2.0时代对图书馆信息服务提出更高的要求。
3.数据挖掘在图书馆信息管理中的应用在图书馆信息服务领域,利用数据仓库和数据挖掘技术,不仅可以了解用户访问图书馆的目的、特征和趋势,而且可以在了解用户的兴趣和需求的基础上,改进服务质量,变被动服务为主动服务,同时还可以为资源购买提供及时、准确、可行的信息决策依据。
目前,图书馆在经历了十年的数据库建设和管理,已积累了大量的、实在的数据使用记录,为建立数据仓库提供了理想的数据储备。
3.1图书馆集成管理系统中的数据挖掘图书馆管理系统是根据传统手工借阅和卡片目录实现计算机管理而设计的一种计算机软件,此软件能快速地将图书馆传统手工业务通过计算机和网络实现读者服务,增强工作效率,达到理想的用户服务。
但是新的问题随之而出,在这个信息技术不断革新升级的过程中,图书馆业务自动化的软件数据成几何级的数量增长,软件升级和更换成了图书馆管理软件发展不得不面临的问题,数据和日志由于数据量大和系统的异构性,致使大部分数据成为历史数据,甚至成为垃圾数据而存在,图书馆不得不保存这些垃圾数据,随着时间的推移,部分用户抛弃了这些数据,有些图书馆对数据遗弃感到价值贬值,作为管理者和经营者,更多地希望通过对历史数据的采样和分析,获得读者阅读习惯、阅读动态数据,了解馆藏结构和发展变化,充分掌握馆藏的情况,根据分析报告指导图书馆业务工作。
3.2电子资源系统中数据挖掘现代图书馆,电子馆藏已成为必要的组成部分,各个商业数据库从访问方式和系统架构都趋于多样化、复杂化,图书馆要想获得使用情况的分析,不得不依赖商业公司提供的有限的报表支持功能,且系统间的数据不能实现共享和综合分析,即信息系统还不足以支持决策,图书馆要进一步全方位综合地分析和处理,具有本馆特色的分析,才能从根本上多面(multiply tub)分析数据,通过数据挖掘技术对电子资源进行综合评估、分析、对比形成资源在本馆的价值分析系统。
3.3图书馆留言、FAQ等虚拟咨询台信息的数据挖掘基于图书馆网站的第二服务平台,其形式和手段都得以改善和提高,用户可以通过网络平台进行咨询,获取图书馆的服务,一系列的虚拟参考服务系统(平台)在图书馆得到广泛的应用,解决了在网络环境对下用户与图书馆员间的沟通和互动,但是这些信息相对零散,虚拟参考平台侧重于从技术手段改进,没有从根本上解决语义分析,知识提取的功能,采用数据挖掘技术,将用户咨询问题,解答日志进行分析,通过一定的计算机模型,让计算机模仿和学习,通过网络计算机以人的方式分担馆员的部分咨询和服务。
4.数据挖掘对图书馆管理与服务的改进和存在的问题4.1个性化服务个性化服务指的是以用户为中心,基于用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需要,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务,包含两方面的含义:首先是针对不同的用户所提出的不同的信息需求提供有针对性的信息服务,包括信息咨询、信息结果推送等;其次是通过对用户信息或者是对用户的信息需求历史进行数据分析从而发现用户对信息的潜在需求,从而实现对用户进行主动的、符合其要求的、有用的信息服务。
因此,用户的兴趣、习惯、偏好和特点是个性化服务的起点,先进的技术是个性化服务的重要手段,针对性、主动性是个性化服务的特点。
对于数字图书馆来说,个性化服务首先应该是利用现代网络、人工智能等计算机技术,提供能够满足用户个体信息需求的服务即根据用户提出的明确要求为其提供信息咨询、信息检索、信息收集、信息整合等一系列的综合性信息服务机制;其次个性化服务应该是一个研究、分析、实现的过程,即对不同用户所有信息的历史数据包括用户的信息检索、信息查询方式等方面进行研究,分析他们之间的特殊性和共同性。
并从中获取不同用户的不同信息特征,然后把这些信息特征加载到数字图书馆个性化信息服务系统中,从而实现数字图书馆对用户需求信息的个性化服务。
这两方面都离不开对数据的分析和挖掘,不得不借助于联机分析处理系统。
4.2改善馆藏结构,指导资源建设传统图书馆信息采集多由采访人员独自确定或与少数专家同共商讨决定,甚至成立文献采购委员会,均不可避免地带有极大的主观性以及个人喜好。
利用Web数据挖掘,至少可以从以下三方面搜集广泛的信息需求,聚集用户智慧,达到信息资源的优化并提高针对性:1)可以对流通记录、检索请求进行分析,按类统计文献借阅信息的频繁度,有针对性地补充和丰富信息资源;可结合文献的利用率,及时剔除过时的文献信息,或减少部分文献信息的复本量或共享站点数。
另一方面,对用户每次借阅的文献进行关联分析,发现各类文献间的关联规则或比例关系,优化信息建设或馆藏布局。
2)收集整理并重构图书馆网上咨询、荐购书刊等栏目中的数据,使之转化为标准的结构化数据,利用数据挖掘方法发现用户兴趣模式,甚至可以预先发现用户群体兴趣的变迁,调整馆藏方向,提前做好文献信息的搜集订购。
3)对Web访问信息的挖掘,可以发现信息资源的缺漏。
另外,利用路径分析模式采掘捕捉用户频繁浏览访问的路径改进数字图书馆站点结构设计。
4.3存在的问题数据挖掘是在大量的数据中发现潜在的、有价值的模式和数据间关系(知识)的过程,这一领域还有面临诸多问题:各种数据挖掘问题及挖掘方法基于不同的模型和技术,彼此互相孤立,联系很少,缺少简明精确的问题描述方法,挖掘的语义通常是由实现方法决定的。
数据挖掘系统仅提供孤立的知识发现功能,难于嵌入大型应用,数据挖掘引擎与数据库系统是松散耦合。
到目前为止,数据挖掘行业是高度分散的,需要计算机专业技术人员和图书馆管理专家的共同的参与,特别是在粒度、维度和元数据的设计方面需要资深的、掌握本馆各种业务概况的管理人员参与,方可针对本馆的科学模型,提供联机分析。
目前,图书馆界的学者利用各自不同的技术和方法对数据挖掘进行了卓有成效的研究,在数据挖掘应用方面已取得了一定的成果。
但是数据挖掘还面临着如数据挖掘语言的标准化、对多种类型、多层次知识的有效挖掘方法;在实施方面图书馆管理行政化特点还相对浓厚,还不能完全按企业标准在实施;在技术手段上如何在Internet网进行快速有效的数据挖掘、数据挖掘中的隐私保护与信息安全等问题。
不过数据挖掘在其他行业已取得了骄人的成就,特别是在企业的ERP,CRM系统中为决策者提供强有力分析数据支持。
图书馆在竞争日益激烈的情况下和行业多元化的推动下,图书馆的管理手段和服务能力将更多的依赖先进的技术手段,数据挖掘这一技术将在图书馆得到合理的开发和应用。
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