数据和需求双重驱动的高校图书馆精细化科研评价服务研究--以北京师范大学图书馆为例

文章以北京师范大学图书馆为例,介绍了数据和需求双重驱动的精细化科研评价服务实践和取得的创新与突破,梳理了全生命周期科研成果数据管理方案,总结了基于管理决策需求、学科和学院需求、学术研究需求、人才评估需求和社会用户需求形成的多元科研评价需求体系,以及在此基础上提供的评价服务。旨在分享交流高校图书馆科研评价服务的经验,为提高服务质量,促进高校加强科研管理,以及进一步开展相关问题研究提供思路和参考。

基于生成式人工智能的智能图书馆服务创新与风险规避

[目的/意义]随着信息技术的快速发展,图书馆服务迎来了深刻的变革,生成式人工智能(Generative AI)的崛起为智能图书馆提供了全新的服务创新机遇,但也伴随着风险。研究生成式人工智能在智能图书馆中的应用方式及其带来的潜在风险,有助于推进智能图书馆的可持续发展。[方法/过程]本研究通过对生成式人工智能在智能图书馆个性化推荐、智能问答、自动摘要等方面的应用现状进行系统梳理,分析其技术在提升用户体验、服务效率中的优势及应用方式。同时,本研究也深入探讨了生成式人工智能在图书馆服务中的技术风险、伦理风险和管理风险,并基于已有研究成果提出多维度的风险规避策略。[结果/结论]研究发现,生成式人工智能在提升图书馆服务质量与用户体验方面具有显著效果,但同时面临数据安全、模型偏差、伦理道德等多重挑战。为此,本研究提出了风险规避措施,包括加强数据安全与隐私保护、提升模型透明度、确保系统稳定性及制定并遵守伦理准则等,以保障生成式人工智能在图书馆中的安全、可靠应用。随着技术的持续发展,其在智能图书馆中的应用将进一步深化,推动图书馆服务的创新和升级。

铁路数字空间底座架构设计及关键技术

随着铁路建造、装备、运营等领域智能化建设的快速发展,推动新型测绘和工程设计技术在铁路领域的广泛应用,形成海量新型多维多模态铁路时空信息数据,而在智能高铁2.0中的模数一体化平台也提出基于统一的表征模型库,实现对铁路设计、施工、运营等不同阶段时空信息模型的统一管理和发布。为此,以智能铁路对时空信息数据深入需求为导向,基于中国国家铁路集团有限公司既有铁路地理信息平台,设计提出新一代高精度铁路时空信息服务平台总体架构及技术组成,构建形成铁路数字空间底座,攻克全空间数据融合、轻量化处理、服务共享发布等关键技术,赋能铁路时空信息智能化应用,也可为智能高铁2.0模数一体化平台中表征模型库搭建提供指导和借鉴。

基于Web挖掘技术的图书馆服务推荐算法分析

为实现精确化、实时化的图书馆图书信息推荐,保证图书馆的服务质量和效率,文中应用Web挖掘技术,设计了一种新型、先进的图书馆服务推荐算法。首先,系统论述了Web挖掘技术的概念、分类及流程。其次,从离线部分、在线部分两个方面入手,实现了图书馆服务推荐系统的框架设计。最后,在参照图书馆服务推荐系统框架的基础上,从建立推荐池、产生初步推荐集、融合离线部分产生个性化推荐集等方面入手,实现了对图书馆服务推荐算法的设计,为相关工作提供了有效的参考。

大数据驱动下的高校图书馆精准阅读推广模式构建

根据“图书馆学五定律”中的“每个读者有其书”以及“每本书有其读者”的理念,借助于大数据技术,对图书馆各种数据进行挖掘与分析,从而精准把握读者个性化的阅读需求与偏好,构建基于读者需求的精准阅读推广模式,同时对馆藏资源进行全方位、深层次的挖掘,构建基于馆藏资源的精准阅读推广模式。研究将以上两种模式相结合,构建大数据环境下的高校图书馆精准阅读推广模式,以弥补现有的阅读推广模式存在的不足。

数据技术驱动下的高校图书馆精准化学科服务研究

随着智能化精准服务技术的涌现,高校图书馆开始探索精准化学科服务的可行性。文章在分析大数据、小数据概念内涵基础上,确定数据技术应用于精准化学科服务的定位,构建学科服务数据系统架构,解析其功能特点,并围绕高校图书馆学科服务数据系统建设实施的影响因素和保障对策展开探讨,以期依靠专业精准服务技术提升高校学科服务能力,满足用户个性化需求。

数据驱动下高校图书馆本科教育精准服务模式与对策研究

在互联网时代,大数据技术为高校图书馆服务的发展带来了无限可能。文章设计了基于数据采集、数据组织与分析、数据应用等数据驱动的高校图书馆本科教育精准服务体系架构,构建了数据驱动的高校图书馆本科教育一站式精准服务模式,探讨了基于资源画像、“who, what, how to, when, how many”五维立体用户画像、“图书馆+服务+本科生”三位一体化的本科教育精准服务创新对策,为高校图书馆实现本科教育精准服务提供问题解决与创新的思路。

高精度小样本延寿方法

当飞机、起落架、发动机叶片等产品在外场服役至其出厂前确定的安全使用寿命(高置信度、高可靠度的可靠寿命单侧置信下限)时,将面临延寿问题。传统方法需要选取若干个(大型产品通常为1个)待延寿产品进行寿命试验,这不但耗费大量的人力物力,而且因试样少信息量小,评估得到的寿命精度还不高。对此,本文提出一种高精度小样本延寿方法,该方法能够充分开发利用该型号产品大量的外场服役寿命数据,并结合其出厂前的定寿试验数据和延寿试验得到的寿命数据,重新对该产品的安全寿命进行评估,得到新的精度更高的安全寿命。虽然试验数据是小样本,但是外场服役数据量很大,且比试验数据更加真实可信,从而实现高精度小样本延寿。文中针对电子产品、机械产品和机电产品寿命所遵循的指数分布、两参数Weibull分布和对数正态分布情况进行了详细讨论,并给出一种延寿试验设计方法。

基于小数据决策支持的公共图书馆个性化精准服务研究

在当前泛在信息环境中,数据量呈爆炸式增长,信息迅速膨胀,使人们从知识匮乏时代进入了信息过载时代。顺应时代发展趋势,公共图书馆的服务模式从普适性服务向个性化精准服务转变,而小数据的应用给公共图书馆个性化精准服务带来了新的思路。文章厘清了小数据的来源和概念,梳理了图书馆小数据的定义与内容,探讨了小数据应用于公共图书馆个性化服务的价值优势。在此基础上,通过“三中心”的架构来构建基于小数据决策支持的公共图书馆个性化精准服务模式,最后提出在模式构建过程中应关注的问题,以期为公共图书馆精准化服务提供参考。

智能感知和数据交互下智慧图书馆的精准个性服务研究

近几年,随着智慧图书馆建设的高速发展,绝大部分重点公共图书馆和“双一流”高校图书馆都已经完成了第一阶段智慧图书馆的建设,即以RFID技术、自助设备等为主的硬件设备建设。目前,智慧图书馆建设进入瓶颈期,未来智慧图书馆建设的方向还在摸索之中,各图书馆对未来智慧图书馆的建设有共识也有分歧。文章旨在提出一种以读者为中心、以数据为依托、以服务为核心,即能实现智能感知和数据交互下的智慧图书馆精准、个性服务的建设方向。

基于用户画像的数字图书馆精准推荐服务体系构建研究

[目的/意义]缓解精准推荐服务存在的供需矛盾,实现数字图书馆供给侧服务创新。[方法/过程]首先将用户画像置于数字图书馆特定领域中,解读用户画像的需求和功能,并作为数字图书馆精准推荐服务体系构建的基础。其次根据大数据时代创新的"四化"要求,结合体系的组成要素,从数据模块、推荐模块和用户模块对数字图书馆精准推荐服务体系进行层级建构。[结论/结果]在积累用户数据-挖掘用户数据-分析用户数据-利用用户数据层层递进中实现数字图书馆的精准推荐服务体系的创新。

面向大数据的移动数字图书馆情境化推荐系统研究

大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出。如何从大数据中挖掘出与用户精准匹配的服务信息并及时推荐给相应用户,成为大数据时代移动数字图书馆个性化服务亟待解决的问题。本文在系统回顾相关研究进展的基础上,提出了面向大数据移动数字图书馆情境化推荐系统,通过融合用户的情境信息进行协同过滤推荐(CF),基于此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题;同时采用MapReduce的并行处理方式,以此提高大数据的并行挖掘性能。

大数据视域下智慧图书馆用户画像研究

用户画像是真实用户的虚拟代表,是大数据时代智慧图书馆用户研究的有力工具,但目前国内图书馆界对用户画像的认识还不够全面深入。为了更加全面清晰地认识用户画像和更好地为智慧图书馆建设服务,本文在厘清用户画像相关概念的基础上,将智慧图书馆用户画像划分为面向设计的图书馆用户画像与面向营销的图书馆用户画像,并介绍了二者在内涵、特征、创建方法和创建步骤上的区别与联系。面向设计的用户画像将用户特征植入独特的人物角色并扎根于团队成员的产品设计中,有利于智慧图书馆产品优化和服务创新;面向营销的用户画像通过与推荐算法结合运用,可以完成智慧图书馆内“书”与“读者”的精确匹配。图3。表4。参考文献39。

大数据环境下基于科研用户小数据的图书馆个性化科研服务研究

[目的/意义]为准确发现科研用户需求并预测其发展趋势,实现图书馆科研服务的个性化定制与推送。[方法/过程]通过科研用户小数据与图书馆个性化推送服务契合性分析,利用科研用户小数据决策支持层和图书馆个性化科研服务推送层构建基于科研用户小数据的图书馆个性化科研服务模式并提出应注意的问题。[结果/结论]结果表明,科研用户小数据能够准确体现科研需求和行为特征,为图书馆个性化科研服务决策制定和模式构建提供支撑作用。

大数据驱动的图书馆精准服务研究

大数据时代的到来给图书馆带来了新的机遇和挑战。在梳理近年来图书馆精准服务相关研究的基础上,作者提出面向精准服务的图书馆大数据系统构建设想,系统结构包括多来源的数据采集层、数据预处理与存储层、精准化的数据分析建模层和支持精准化的管理与服务的应用层等自下而上的四个层级,系统的核心在于全面采集图书馆的大数据。本研究通过构建各类图书馆业务模型和读者模型,为读者群体提供千人千面的精准化服务,从而满足读者差异化、个性化和定制化的服务需求,实现图书馆服务升级。

大数据环境下基于高校读者小数据的图书馆个性化智能服务研究

[目的/意义]为准确发现高校读者个性化阅读需求并预测其发展趋势,实现图书馆智能服务的个性化定制与推送。[方法/过程]分析高校读者小数据应用于图书馆个性化智能服务的可行性,图书馆通过高校读者小数据采集、预处理、个性化阅读需求发现与预测利用决策推荐机制为高校读者推送个性化智能服务。[结果/结论]结果表明,高校读者小数据能够准确体现其个性化阅读及知识需求,为图书馆个性化智能服务决策制定和模式构建提供支撑作用。大数据环境下,该研究能提供一定的理论指导和实践价值。

国内图书馆用户画像研究综述

大数据时代推动了图书馆服务的变革,将用户画像引入图书馆领域,可实现精准服务与推荐。本文以CNKI为文献统计来源,对国内关于图书馆用户画像的学术论文进行统计分析与现状分析,从图书馆用户画像构建过程、精准服务、精准推荐、实践应用等4个方面进行详细阐述,并提出几点国内图书馆用户画像研究发展趋势及建议。

基于小数据的图书馆个性化推送服务与服务质量保证研究

在对图书馆个性化服务模式和小数据关系研究的基础上,文章提出了一种基于小数据的图书馆个性化服务推送和服务质量保障模式。基于小数据的汇总、更新、分析与统计,这种个性化的服务模式能够满足读者需求,增长了图书馆用户群的数量,可为图书馆的个性化服务转型和QOS保证提供有力支撑。

图书馆大数据知识服务情境化推荐系统研究

大数据环境下,推荐系统项目评分的稀疏性问题愈加突出,如何从大数据中挖掘出与用户情境精准匹配的知识服务资源并及时推荐给相应用户,成为图书馆大数据知识服务亟待解决的问题。文章在系统回顾相关研究进展的基础上,提出图书馆大数据知识服务的情境化推荐系统框架结构,并通过融合图书馆用户的情境信息进行大数据知识服务的协同过滤推荐,由此缓解数据稀疏性导致的推荐性能下降问题;同时采用Map Reduce的并行处理方式,以提高大数据的并行挖掘性能。

数据驱动下高校图书馆精准服务路径与机制研究

以数据驱动为主线,对新时代图书馆精准服务的内涵与特征进行阐述,分析高校图书馆精准服务数据驱动三要素:数据政策、数据资源、馆员与用户。根据高校图书馆服务的特点,从认知层面、规划层面、数据层面和实践层面提出高校图书馆精准服务多维路径。从数据存储管理机制、依托数据的服务运行机制、数据保障的激励考评机制3个方面探讨高校图书馆精准服务机制的构建。