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基于大数据分析挖掘的地质文献推荐方法研究
  • ISSN号:1004-4051
  • 期刊名称:《中国矿业》
  • 时间:0
  • 分类:P208[天文地球—地图制图学与地理信息工程;天文地球—测绘科学与技术]
  • 作者机构:[1]中国矿业大学(北京),北京100083, [2]国土资源部地质信息技术重点实验室,北京100037, [3]中国地质调查局发展研究中心,北京100037, [4]中国地质大学(北京),北京100083, [5]中国地质图书馆,北京100083, [6]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:国土资源部公益性行业科研专项项目资助(编号:201511079)
中文摘要:

地质图书馆书籍多,数据资料庞大,然而却存在数据资料增长过快和难以发现读者兴趣点的问题。实现高效的图书馆借阅数据挖掘分析与推荐,是提高效率的重要手段。为此本文提出了基于大数据地质文献分析挖掘平台,包括聚类分析,中文分词,推荐系统,关联分析功能,再通过Hadoop集群多节点进行推荐,从而提高了工作的效率。

英文摘要:

Geological library has a large number of books and data are huge.It is difficult to solve that data grows too fast and it is difficult to find the reader's point.To achieve efficient library borrowing data mining analysis and recommendation,is an important means to improve efficiency.For this reason,this paper puts forward a large-scale data mining platform,including clustering analysis,Chinese word segmentation,recommendation system,correlation analysis function,and then through hadoop cluster multi-node recommendation,thus improving the efficiency of the work.

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期刊信息
  • 《中国矿业》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中国矿业联合会
  • 主办单位:中国矿业联合会
  • 主编:陈颂今
  • 地址:北京市海淀区西直门北大街45号时代之光名苑2号楼901
  • 邮编:100044
  • 邮箱:magazine@chinamining.org
  • 电话:010-68332570 88374940
  • 国际标准刊号:ISSN:1004-4051
  • 国内统一刊号:ISSN:11-3033/TD
  • 邮发代号:2-566
  • 获奖情况:
  • 全国中文核心期刊,中国科技论文统计源期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:21461