$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

공공도서관 동시 대출 도서의 주제 연관성 분석 연구
A Study on the Topical Associations of Simultaneously Borrowed Books in Public Libraries 원문보기

한국도서관 정보학회지 = Journal of Korean Library and Information Science Society, v.54 no.3, 2023년, pp.33 - 55  

강우진 (경북대학교 문헌정보학과) ,  정인영 (경북대학교 일반대학원 기록학전공) ,  이종욱 (경북대학교 문헌정보학과)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

공공도서관 대출데이터를 활용하여 이용자의 정보 이용행위를 이해하려는 노력이 꾸준히 이어지고 있다. 본 연구에서는 공공도서관 이용자가 동시에 대출한 도서들의 주제 분야를 살펴보고, 이들 간의 연관성을 파악하고자 하였다. 이를 위해 2019년에 이루어진 대출 도서 984,790권의 한국십진분류기호를 활용하여 같은 날 동일한 이용자에 의해 대출된 도서 목록의 집합인 동시 대출 건수 22,443,699에 대해 ITEM2VEC 기법을 적용하여 분류기호를 벡터로 변환하였다. 다음으로 연관성이 높은 분류기호를 10개씩 추출하였으며, 총 522개의 분류기호를 활용하여 네트워크를 생성하였다. 네트워크에서는 15개 커뮤니티를 식별하였으며, 커뮤니티별 주요 특성을 파악하였다. 15개의 커뮤니티 가운데 두 개 이상의 주류로 구성된 커뮤니티에서는 요목 수준에서 의미 있는 주제적 연관성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 이용자의 도서 이용행위에 기초하여 함께 대출될 가능성이 있는 자료의 주제를 파악한 것으로 도서관 장서 구성 및 배치, 관련 주제 분야 자료 추천, 분류표 개정 등에 유익한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There has been research to understand users' information behaviors using book circulation data of public libraries. In this study, we examined the subject areas of books simultaneously borrowed by users of public libraries and aimed to identify the relationships among the subject areas. To accomplis...

주제어

#공공도서관   #동시 대출 도서   #주제 연관성   #대출데이터  

참고문헌 (25)

  1. Cho, Jane (2019). Analysis of reading domian of men and women elderly using book？lending data. Journal of Korean Library and Information Science Society, 50(1),？23-41. https://doi.org/10.16981/kliss.50.1.201903.23 

    crossref

  2. Kim, Chul Jin, Jeong, JiHyun, Jo, Cheon-Woo, & Yoo, Je Kwang (2019). A performance？evaluation analysis of product recommendation techniques. Journal of Knowledge？Information Technology and Systems, 14(5), 515-525.？https://doi.org/10.34163/jkits.2019.14.5.008 

    상세보기 crossref

  3. Kim, Seonghee & Lee, Seungmin (2022). A study on the perception of librarians and？library users on the future direction of public library development. Journal of the？Korean Biblia Society for Library and Information Science, 33(1), 499-519.？https://doi.org/10.14699/kbiblia.2022.33.1.499 

    원문보기 상세보기 crossref

  4. Kim, Wan Jong (2014). A study on collection use of an public libraries focused of the？clustering analysis of circulation statistics of the seoul borough a library users. Journal？of the Korean Society for Information Management, 31(3), 353-369.？https://doi.org/10.3743/KOSIM.2014.31.3.353 

    원문보기 상세보기 crossref

  5. Korea Culture Information Service Agency [n.d.]. BigData MarketC.？Available: https://www.bigdata-culture.kr/ 

  6. Korea Institute of Science and Technology Information (2015). 2014 establishment of a？system to utilize big data analysis in libraries. Ministry of Culture, Sports and Tourism. 

  7. Kwak, Chul wan (2016). A study of cutter's expansive classification. Journal of the Korean？Society for Library and Information Science, 50(3), 249-265.？https://doi.org/10.4275/KSLIS.2016.50.3.249 

    원문보기 상세보기 crossref

  8. Lee, Jongwook, Kang, Woojin, & Lee, Myeong (2021). The effects of socioeconomic？deprivation on public library book circulation: a community-level study. Journal？of the Korean Society for Library and Information Science, 55(4), 219-243.？https://doi.org/10.4275/KSLIS.2021.55.4.219 

    원문보기 상세보기 crossref

  9. Lee, Jongwook, Kang, Wooin, & Park, Jungkyu (2021). The effects of the bestseller ranks？on public library circulation: based on panel data analysis. Journal of the Korean？Society for Information Management, 38(4), 1-23.？https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.4.001 

    원문보기 상세보기 crossref

  10. Lee, Soon-young & Lee, Soosang (2021). A study on big data analysis of public library？in Busan: based on the library collection/circulation data. Journal of the Korean？Society for Library and Information Science, 55(4), 89-114. 

  11. Libraries Act. Act No. 18763. 

  12. Lim, Jeonghoon, Cho, Changje, & Kim, Jongheon (2022). A study on the development？of the school library book recommendation system using the association rule. Journal？of the Korean Society for Information Management, 39(3), 1-22.？https://doi.org10.3743/KOSIM.2022.39.3.001 

    원문보기 상세보기 crossref

  13. Ministry of Culture, Sports and Tourism [n.d.]. Data For Library. Available:？https://www.data4library.kr/ 

  14. On, Jeongmee & Park, SungHee (2020). Big data analysis for public libraries utilizing？big data platform: a case study of Daejeon Hanbat Library. Journal of the Korean？Society for Information Management, 37(3), 25-50.？https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.3.025 

    원문보기 상세보기 crossref

  15. Shim, Jiyoung (2021). Identifying information needs of public library users based on？circulation data: focusing on public libraries in seoul. Journal of the Korean Society？for Information Management, 38(2), 173-199.？https://doi.org/10.3743/KOSIM.2021.38.2.173 

    원문보기 상세보기 crossref

  16. Yang, Suwan (2020). Quality diagnosis of library-related open government data: focused？on book details api of data for library. Journal of the Korean Society for Information？Management, 37(4), 181-206. https://doi.org/10.3743/KOSIM.2020.37.4.181 

    crossref

  17. Yeo, Ji-suk, Kong Sunghoon, & Oh, Dong-Geun (2013). Improvements and modifications？of the subject, architecture engineering, in the 5th edition of the Korean decimal？classification. Journal of the Korean Society for Library and Information Science,？47(2), 359-376. https://doi.org/10.4275/KSLIS.2013.47.2.359 

    원문보기 상세보기 crossref

  18. Barkan, O. & Koenigstein, N. (2016). ITEM2VEC: neural item embedding for collaborative？filtering. 2016 IEEE 26th International Workshop on Machine Learning for Signal？Processing (MLSP), 1-6. 

  19. Blondel, V. D., Guillaume, J., Lambiotte, R., & Lefebvre, E. (2008). Fast unfolding of？communities in large networks, Journal of Statistical Mechanics: Theory and？Experiment, P10008. https://doi.org/10.1088/1742-5468/2008/10/p10008 

    상세보기 crossref

  20. International Federation of Library Associations and Institution (1994). Public Library？Manifesto. 

  21. Le, Q. V. & Mikolov, T. (2014). Distributed representations of sentences and documents.？Proceedings of Machine Learning Research, 1188-1196. 

  22. Newman, M. E. J. (2004). Detecting community structure in networks. The European？Physical Journal B, 38, 321-330. https://doi.org/10.1140/epjb/e2004-00124-y 

    상세보기 crossref

  23. Mikolov, T., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Efficient estimation of word？representations in vector space. arXiv. https://doi.org/10.48550/arXiv.1301.3781 

    crossref

  24. Mikolov, T., Sutskever, I., Chen, K., Corrado, G., & Dean, J. (2013). Distributed representations？of words and phrases and their compositionality. arXiv.？https://doi.org/10.48550/arXiv.1310.4546 

    crossref

  25. Mikolov, T., Yih, W. T., & Zweig, G. (2013) Linguistic regularities in continuous space？word representations. NAACL HLT. 746-751. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

GOLD

오픈액세스 학술지에 출판된 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로