Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用研究的中期报告该研究旨在探索Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用。在本次中期报告中，我们介绍了研究的背景、研究目的、研究方法和初步结果。一、研究背景随着数字化时代的到来，数字图书馆的应用范围越来越广泛。随之而来的一个问题便是如何为每个用户提供最合适的服务。传统的图书馆服务主要是基于书目、作者或者类别等因素来进行推荐，而忽略了用户的个性化需求。因此，在数字化时代，数字图书馆需要采用更加智能化的方式来进行用户个性化服务。其中，Web使用记录挖掘技术可以帮助数字图书馆更好地了解用户的需求以及行为，为用户提供更为个性化的服务。二、研究目的本研究旨在探究Web使用记录挖掘在数字图书馆个性化服务中的应用，构建数字图书馆用户个性化服务模型，为数字图书馆实现个性化服务提供科学依据。三、研究方法本研究采用的研究方法有文献综述和实证分析两种。1.文献综述通过对当前数字图书馆个性化服务和Web使用记录挖掘相关文献的系统综述，总结了数字图书馆个性化服务和Web使用记录挖掘的相关概念、研究进展、方法和应用，为后续实证研究提供了理论基础。2.实证分析在本次实证研究中，我们使用了某数字图书馆提供的用户行为数据集，包括用户浏览记录、搜索记录以及图书借阅记录等。基于该数据集，我们进行了用户分类、用户偏好分析和推荐算法实验等。具体实验流程如下：（1）用户分类我们将所有用户分为不同的用户群体，根据不同的特点和行为进行分类。其中，我们主要采用K均值算法对用户进行聚类分析。（2）用户偏好分析针对不同的用户群体，我们分析了他们的阅读偏好，包括喜欢阅读的类别、借阅频率等。（3）推荐算法实验我们根据用户偏好，对相似的用户进行匹配，并通过推荐算法对其进行推荐。其中，我们主要采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法等。四、初步结果通过对实验数据的分析，我们得出了以下初步结论。1.用户分类我们将分析的用户分为三类：偏好阅读纪实文学、偏好阅读小说的用户以及偏好阅读文化书籍的用户。其中，在该数字图书馆借阅的大部分书籍为纪实文学和小说类。2.用户偏好分析我们发现，大部分偏好阅读小说的用户更喜欢借阅现代小说和推理小说；而偏好阅读纪实文学的用户则更喜欢阅读当代纪实和传记类书籍；偏好阅读文化书籍的用户则更喜欢阅读历史、哲学、艺术等方面的书籍。3.推荐算法实验我们采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法等进行推荐实验，结果表明，基于内容的推荐算法比协同过滤算法更能准确地给出用户推荐结果。但准确度仍有待提高。五、结论通过本次研究，我们得出了初步结论，即通过Web使用记录挖掘技术的应用，能够更好地了解用户的需求，实现数字图书馆的个性化服务，但在推荐算法上仍需要改进。因此，我们将在后续研究中继续探讨如何优化推荐算法以达到更好的实验效果。