网上图书馆在线预测

库尔特·斯塔博的在线图书馆——收藏了古代和现代的大量生物学著作,其中很多珍本这里汇集了已出版和未出版的论文,教学资料,帮助资料,预测,报道与文献麻省理工学院的开放文献网站,计划把麻省理工的所有文献转移到因特网上,免费下载

图书馆借阅量具有大规模、混沌性等变化特点,当前图书馆借阅量没有综合考虑该特点,导致图书馆借阅量预测结果与实际不相符,为了获得更加可靠的图书馆借阅量预测结果,设计基于大数据的图书馆借阅量预测模型。首先,分析图书馆借阅量的预测原理,并收集图书馆借阅量的历史数据;然后,引入大数据技术对图书馆借阅量特性进行分析和重建,将原始数据变换为更加有利于图书馆借阅量建模的数据;最后,采用极限学习机对图书馆借阅量进行预测,并采用VC++60编写图书馆借阅量预测程序进行仿真实验。结果表明,所提模型的图书馆借阅量预测精度高,图书馆借阅量预测速度快,完全可以

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杨思思王琢玉摘要,数字图书馆流量预测是数字图书馆管理的基础,直接影响数字图书馆管理效率,当前数字图书馆流量预测算法存在预测精度低,时间长等局限性,为了提高数字图书馆流量预测结果,提出基于大数据的数字图书馆流

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本文意图通过建立读者特征、不同类别图书流通量、读者借阅时间3者的关系模型,探索读者特征与借阅趋势之间的隐含规律,为图书馆的智慧管理提供可靠且快速的预测与分析。本文创新性地提出了基于广义加性模型(GAM)的3阶段快速拟合模型,采用Onehot编码、线性和非线性3种函数进行数据拟合,建立读者特征与图书流通的回归模型。考虑到图书馆数据的庞大性,本文利用Nesterov方法和Power Iteration方法对回归模型进行加速,在保证回归准确率的前提下,大幅度提高了算法速度。在真实图书馆数据上的实验表明,本文方法相较于纯线性模型准确性可以提高约70%,速度仅下降约30

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