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文档简介
中图法与DDC类目自动映射研究的开题报告一、项目背景随着数字资源的快速增长，数字资源建设和管理已成为图书馆工作的重要组成部分。不同的图书馆和数字资源服务平台采用不同的分类体系对数字资源进行分类整理和存储，中图法和DDC是两种重要的分类体系。中图法是中国图书馆界普遍采用的分类法，而DDC则被广泛应用于国际图书馆界。在数字资源建设和管理过程中，将不同分类体系的资源进行互通和互用，显得尤为重要。因此，本研究将探讨中图法与DDC的类目自动映射技术，以提高数字资源的分类整理和存储效率。二、研究目标1.探究中图法与DDC分类体系的异同点，分析不同分类体系的分类规则和基本原理；2.基于机器学习方法，构建中图法与DDC类目的自动映射模型，实现类目自动映射的功能；3.对比测试不同机器学习算法对中图法与DDC类目自动映射的效果，并优化算法，提高映射的准确性。三、研究方法1.文献调研：查阅相关的中图法和DDC分类规则，分析两种分类法在分级、标注方面的差异和联系；2.数据预处理：对中图法和DDC分类数据进行清洗、标准化处理，确保数据的一致性和可比性；3.机器学习算法：探究并比较不同的机器学习算法，包括分类算法和聚类算法，实现中图法和DDC类目的自动映射；4.模型评估和优化：对比模型预测和实际结果，分析模型的优劣，调整算法参数，提高映射的准确性。四、研究意义1.提高数字资源分类整理和存储的效率：通过自动映射中图法和DDC类目，可实现数字资源在不同平台和图书馆间的互通和互用，减少资源管理的复杂度和工作量；2.推动分类体系的进一步统一和整合：以中图法和DDC为代表的不同分类体系在实践中存在差异和限制，通过自动映射技术，可加强不同分类体系之间的联系，推动分类体系的进一步统一和整合；3.推进机器学习技术在图书馆数字服务中的应用：本研究将探究不同机器学习算法在中图法和DDC类目自动映射中的应用，可为数字服务平台和图书馆提供参考和借鉴。五、研究计划时间节点|研究内容---|---第一周|开题报告撰写、文献调研第二周|中图法和DDC数据预处理，包括数据清洗和标准化第三周|探究不同机器学习算法在中图法与DDC类目自动映射中的应用第四周|构建中图法与DDC类目自动映射模型，并进行模型预测第五周|对比不同机器学习算法的效果，分析模型的优劣，调整算法参数第六周|优化模型，提高映射的准确性；写出研究报告和总结第七周|结束答辩六、预期成果1.中图法与DDC的分类体系异同点的深入探讨和分析；2.基于机器学习算法的中图法与DDC类目的自动映射模型，实现类目自动映射的功能；3.对比测试不同机器学习算法对中图法与D
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