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J-GLOBAL ID：201702218510504678   整理番号：17A1928072

電子資源の大量アクセス行動の採集最適化研究【JST・京大機械翻訳】

OPTIMIZATION ON THE USER BEHAVIORS INFORMATION ACQUISITION OF MASS ELECTRONIC RESOURCES

著者 (3件)： Song Huiying (上海復旦光華信息科技股fen有限公司 上海 200433) ,  Yao Siqin (上海復旦光華信息科技股fen有限公司 上海 200433) ,  Zhang Minrong (上海市計算技術研究所 上海 200040)
資料名： Jisuanji Yingyong Yuruanjian  (Jisuanji Yingyong Yuruanjian)
巻： 34  号： 8  ページ： 323-328  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2940A  ISSN： 1000-386X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 電子資源の大学図書館における普及に伴い、複雑な多様な電子資源データは訪問追跡とデータマイニングにますます厳しい挑戦をもたらした。大量の電子資源のアクセスデータからより速く、よりよく行為分析とデータマイニングを行うために、復旦光華のERUシステムとその複旦大学図書館の長年の運行結果に基づき、大量データ収集分析における各最適化ステップと手段を重点的に述べた。特に,オリジナルデータの洗浄またはフィルタリングとデータベースの最適化である。紹介した最適化方案により、複旦大学の現場において、高い費用対費用比の採集分析案を実現した。この方法は図書館における電子資源に応用できるだけでなく、その他の大量のデータ処理に対しても良好な参考性がある。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大学図書館 ,  *最適化 ,  フィルタリング ,  データマイニング ,  データ収集 ,  データ処理 ,  データベース
準シソーラス用語： *情報へのアクセス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： E-resources ,  User information behaviour ,  ERU ,  Library of university

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  検索システム  (AC06030D)

タイトルに関連する用語 (6件)： 電子資源 ,  アクセス ,  行動 ,  採集 ,  最適化 ,  研究