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以書籍及讀者資訊建構個人化圖書推薦系統之研究

為了解決cluster analysis中文的問題，作者許晏綾 這樣論述：

在龐大數量的館藏中，讀者難以瞭解書籍是否為自己所需要，導致許多值得閱讀的館藏從未被借閱過，造成館藏資源利用率低之現象。為了降低讀者找尋書籍的時間成本花費，幫助讀者快速並有效的找出有用的資訊，圖書館檢索系統若能導入「個人化服務環境」，不但能使讀者有效取得館藏資訊，更能提高館藏資源利用率。本研究利用資料探勘技術分析讀者借閱歷程，提供圖書館個人化推薦功能服務，加強考慮讀者興趣領域與專業領域，提供關聯書籍給讀者，並為讀者分群及找出相同興趣的讀者，推薦相關館藏給相同興趣讀者參考，提升圖書館資源流通率及服務品質。本研究步建置系統之後，讓使用者填寫系統使用調查問卷，回收了128份問卷，有83%以上的使用者

表示本研究所建構之系統能夠滿足讀者專業需求，79.3%以上的使用者表示提升了興趣需求推薦，在知覺有用性擁有91.4%以上的使用者給了正面的迴響。