基于信息距离的文献个性化知识发现系统的设计与实现

本文基于信息距离的文献个性化知识发现系统,首先基于文献领域本体对用户输入得到的概念扩展集进行修正处理,形成更符合用户兴趣的概念集合;其次,借助兴趣概念集合,将主题词和与其互相关联的知识匹配,实现用户层级的知识发现;最后,融入基于信息距离和信息层次的个性化推荐算法,对锚定的未评分文献集合进行打分排序,采用Top-N算法,从中挖掘出更深度的知识关联,形成推荐列表,实现个性化的文献知识发现。该系统一方面改善了基于内容的知识发现系统中结果过于专一化和延展性差等问题,扩展了查询粒度;另一方面通过信息量权重的引入,在提高知识检索效率和知识推荐准确度的同时,实现了更为精准的个性化知识发现。

基于最大互信息系数的图书馆文献个性化推送系统设计

为使图书馆文献个性化推荐结果更符合用户需求,构建基于最大互信息系数的图书馆文献个性化推送系统。系统由用户安全认证模块、文献资源检索模块和文献个性化推送模块等五大模块构成。其中,文献个性化推送模块基于互信息理论思想,先根据用户兴趣度将文献关键词聚类,再采用最大互信息系数判断用户感兴趣文献类别与关键词信息匹配结果关联度,该值越大,表明文献关键词与用户感兴趣文献类别关联性越强,该文献为用户所感兴趣,可将该文献推送给用户,反之,不向用户推送,实现用户图书馆文献的个性化准确推送。测试结果表明,所设计系统可针对用户感兴趣内容,推送出文献数量多、文献内容详细的文献信息,且系统可针对不同用户使用需求推送出大量与关键词相符的文献信息,说明系统的文献个性化推送质量佳,可大范围地应用在高校图书馆中。

高校个性化文献采访的影响因素与对策研究

本文对高校个性化文献采访的影响因素与对策进行了分析和探讨,其主要目的在于为个性化文献采访建设提供决策依据,进而提高高校图书馆文献资源建设的质量和效率。

公共图书馆个性化文献资源推荐服务的技术应用与实现

在智慧图书馆和智慧服务背景下,个性化文献资源推荐服务的必要性显而易见。当前,公共图书馆个性化文献资源推荐服务的技术手段主要有基于内容过滤的推荐、基于协同过滤的推荐和混合推荐,在实践应用上也有图书馆进行了有益的尝试,但仍然面临着数据难以有效整合、难以满足所有读者的需求、读者隐私保护等挑战,需要借鉴字节跳动等推荐系统的技术经验,进行数据采集与处理,做好读者数据的挖掘、绘制读者画像,选择和优化推荐算法,搭建个性化文献资源推荐服务平台,提供读者反馈机制和做好读者隐私的保护。

浅谈如何做好电子阅览室文献信息个性化服务

依托网络,在传统阅览室基础上发展起来的电子阅览室,其文献信息个性化服务是传统的图书馆文献信息服务在网络环境下的深化。在电子阅览室建立面向用户的个性化服务机制,将个性化信息从全局信息空间中分离出来,并且通过描述用户的兴趣来构建个性化用户模型,在此基础上开展电子阅览室的文献信息个性化服务。

国外数据库系统Web 2.0个性化服务研究

对7个典型的国外文献数据库所提供的个性化服务进行调研,着重阐述Web 2.0环境下个性化服务的5个发展特点。即支持用户在自己的空间内实现知识组织,提供开放机制实现服务的嵌入和融合,提供不打搅用户的行为感知机制进行内容的主动推荐,与社会网络进行集成满足不同用户群体的分享需求,提供基于移动应用的掌上个性化服务。