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题名基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法
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作者
窦淑庆
刘思豆
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机构
唐山学院图书馆
汉阳大学传播与文化学院
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出处
《现代电子技术》
北大核心
2025年第11期169-173,共5页
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基金
河北省自然科学基金项目(F2020203014)
2023河北省社会科学发展研究项目(20230203026)。
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文摘
为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知,同时对感知后的数据进行动态分类,从而实现大规模数据的智能化处理。基于深度学习算法,引入多重信息融合技术,对各类数据的多种信息进行有效识别与融合,实现对读者行为和偏好的精准捕捉,为图书资源的优化管理提供了技术解决方案。为了验证所提方法的正确性和有效性,设计了数值实验进行测试。实验结果表明,所提方法的数据分类准确率可达99.10%,能够满足大型图书馆的智能化数据管理与分类需求。
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关键词
图书资源管理
智能化水平
个性化服务
深度学习
多重信息融合分析
动态自组织分类算法
数据分类准确率
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Keywords
book resource management
intelligence level
personalized service
deep learning
multiple information fusion analysis
dynamic self⁃organizing classification algorithm
data classification accuracy rate
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分类号
TN919-34
[电子电信—通信与信息系统]
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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