基于双向信息发掘的电子图书馆优化系统研究  

Research on Electronic Library Optimization System Based on Bi-directional Information Mining

作　　者：王征[1] 王林森[1] 谭龙江[1] 

机构地区：[1]西南财经大学经济信息工程学院&中国西部经济研究中心,四川成都611130

出　　处：《情报理论与实践》2015年第8期110-114,共5页Information Studies:Theory & Application

基　　金：国家社会科学基金青年项目(项目编号:14CGL050);教育部人文社会科学研究青年项目(项目编号:10YJCZH169)的成果

摘　　要：文章研究并提出了基于双向信息发掘的电子图书馆网站优化系统。该系统对所在电子图书馆网站的页面及后台数据库进行深入挖掘,以发现与当前外部热点匹配程度较高的信息,并根据反向搜索获取的热点信息与站内监测数据来预测网络读者的需求和未来热点,以这两类信息为依据,通过灰色关联匹配等算法,实施网站优化。实验结果证明,该系统对外能够提高电子图书馆的点击率和搜索引擎排名,对内能够有效利用电子图书馆既有的信息资源,提升自动网页生成的效果。This paper proposes an electronic library website optimization system based on bi-directional information mining. The system digs deep into the web page and background database of electronic library website and finds out the matching information with the current hotspots. The system uses the reverse retrieval and interior monitoring method to collect and generate the future demands and hotspots of readers. On the basis of this,the system implements website optimization through the gray correlation matching algorithm. The experiment result shows that the system can not only improve the click rates and page ranks of electronic library,but also can effectively use the existing information resource of electronic library to improve the automatic generation of website.

关 键 词：电子图书馆 信息发掘 信息融合 网站优化 

分 类 号：TP393.092[自动化与计算机技术—计算机应用技术] G250.76[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]