国内数字图书馆个性化服务研究进展:研究力量和知识基础

以CNKI为数据源,从载文、研究群体及机构、知识基础三方面分析相关文献信息,以揭示国内数字图书馆个性化服务研究进展:用文献计量法进行载文分析,包括文献年代、基金资助与来源期刊;用文献计量法结合社会网络法进行研究群体及研究机构分析;用文献计量法进行文献被引分析,结合高被引文献内容揭示数字图书馆个性化服务知识基础。

社交网络环境下基于用户行为分析的个性化推荐服务研究

[目的]构建数字图书馆社交网络,能够根据用户行为所反映出的兴趣变化提供好友推荐和资源推荐服务。[方法/过程]设计用户行为模型用于保存用户在社交网络的各种行为信息,在此基础上,一方面分析社交网络中用户之间的社交密切程度、资源使用情况;另一方面,将用户对资源访问的时间、访问频率纳入资源推荐方法的考虑范围,分析用户对资源使用的兴趣变化。[结果/结论]提出综合考虑用户社交密切程度以及资源使用情况的好友推荐方法以及综合时间因素和用户近期偏好因素的资源推荐机制,通过实验对比发现提出的方法优于相关研究所提出的推荐方法。[局限]随着数据量增加,算法的时间复杂度上升,推荐耗时增加。

基于SNS的图书推荐系统研究与实践

为提高信息服务质量,数字图书馆可利用推荐系统为用户寻找文献资源带来便利,并提高图书资源利用率。传统的推荐算法面临数据稀疏等问题时有其局限性。针对此问题,提出并实现一个基于社会网络软件的图书推荐系统,系统应用三种个性化图书推荐算法,能够充分挖掘用户数据,建立准确的用户兴趣模型并推送良好的图书推荐结果。数据分析结果表明,引入额外的社会关系数据有助于提升图书推荐系统的性能。

信息共享空间环境下的社交网络

文章在论述社交网络及其特点的基础上，阐述了运用社交网络构建信息共享空间虚拟环境的问题。进而提供两个应用实例，探讨信息共享空间环境下构建社交网络的途径，并提出构建社交网络时需要考虑的四个方面。认为社交网络在扩展信息共享空间的功能和提升图书馆服务等方面有广阅的应用前景。该文为《数字图书馆论坛》2009年第2期本期话题“信息共享空间”的文章之一。

基于微博的智能数字图书馆个性化推荐

针对传统图书馆在为用户提供准确多样的个性化服务方面的不足,文章提出基于用户微博信息的个性化推荐模型。通过挖掘用户的微博文本短信息,引入本体描述用户对本体领域概念的偏好,建立基于微博用户的多层语义社区网络模型,并将该模型应用于混合协同过滤推荐系统中,实现智能数字图书馆的个性化推荐。

数字图书馆社会网络化之路

研究图书馆服务社会网络化的多种途径,提出两种最为普遍的社会网络化方式:嵌入社会网络化开放应用平台和创建基于文献资源传播的社会网络化平台。从图书馆所应具备的基本功能这一角度入手,分析以上两种方式存在的差别和各自优劣。最后提出构建图书馆社区联盟的设想。