整合用户资源——数字图书馆用户信息知识发现研究

数字图书馆的用户信息主要有数字图书馆用户登陆信息和用户活动信息、用户profile、用户调查信息、网站的用户注册信息和日志文件等。利用分类和聚类分析、关联分析、序列模式发现、模式识别等知识发现方法挖掘出用户信息数据里隐藏的知识,以有效提升数字图书馆用户知识管理及个性化知识服务的能力。     

数字图书馆用户行为分析

从研究数字图书馆的结构和服务功能入手,比较分析了用户需求和动机,对数字图书馆用户入馆的时间、用户心理、用户访问方式及访问的内容进行了研究。     

数据驱动下数字图书馆用户画像模型构建

[目的/意义]为了挖掘用户数据背后隐藏的价值，全面了解用户需求，构建用户画像模型，为数字图书馆实现精准服务提供新动能。[方法/过程]针对数字图书馆用户画像的内涵及特征进行剖析，分析用户画像的数据来源及采集处理过程，提出数据驱动下用户画像数据化→标签化→关联化→可视化的驱动主路线，从自然维度、兴趣维度、社交维度，构建多维度、多层级、立体化的用户画像模型。[结果/结论]详细阐述数字图书馆用户画像模型的构建流程，设计用户画像的框架模型，并将用户画像应用于数字图书馆的精准推荐、个性化检索、精准宣传以及参考决策中，以促进数字图书馆的知识服务升级。     

基于概念格的数字图书馆用户市场细分* ——数字图书馆用户的概念聚类分析

以概念格理论为基础,借助营销学中市场细分的变量,通过概念聚类,用形式概念分析的方法对数字图书馆用户进行市场细分。对在数字图书馆用户细分中突破传统统计口径、建立可伸缩的细分机制进行探索。     

数字图书馆用户的心理研究

本文论述了数字图书馆建设中进行用户心理研究的必要性，分析了数字图书馆用户的特点，探讨了数字图书馆用户心理研究的主要内容及其应用。     

国外数字图书馆用户评价研究

从数字图书馆的演变机制看,对数字图书馆进行用户评价研究是顺应数字图书馆发展的必要举措。文章在大量文献调研的基础上,重点对国外几个典型的用户评价研究项目进行了系统介绍,如ADL、DeLiver、eVALUED和AM项目,以期为我国数字图书馆用户评价的数据收集、用户行为的深层次分析及相关的评价应用提供理论和实践指导。     

数字图书馆中的用户研究

以用户为中心的服务模式是数字图书馆信息服务的基本模式 ,只有对用户进行充分的研究 ,了解用户的结构特点、信息需求特点 ,才能采用适合用户的各种信息服务方式。数字图书馆用户研究主要包括用户信息收集、用户信息分析、开发相应技术、提供特定服务几个环节。     

数字图书馆用户研究

本文认为用户研究应成为数字图书馆研究工作中的主要内容 ,并具体阐述了数字图书馆用户的范畴、类型、特征 ,用户需求 ,用户行为与用户心理。     

将数字图书馆行销给用户

对如何将数字图书馆行销给用户进了研究。简述了市场行销理论在数字图书馆发展中的应用,分析了影响用户对数字图书馆使用的原因,提出了将数字图书馆行销给用户的措施。     

数字图书馆用户信息库的建设

用户信息资源是数字图书馆整体信息资源的有机组成部分,只有建设完善的用户信息库,才可以保证数字图书馆进行高效的信息服务。在用户信息库中应包含关键词、主题及用户的个人情况、用户的特定信息需求和信息行为描述等内容。建库的方法有直接法和间接法两种。表3。参考文献3。     

数字图书馆的用户管理与服务

文章提出了数字图书馆的虚拟用户概念 ,分析了虚拟用户利用信息资源的特点。认为数字图书馆有必要通过用户认证和访问授权的机制对虚拟用户进行管理 ,并研究他们访问和利用数字资源的规律。将数字图书馆复杂的用户界面进行集成和简化、开展网上咨询、提供个性化服务和培训是虚拟用户服务工作的重要内容     

用户视角的数字图书馆评价标准

数字图书馆评价标准的研究有待于进一步深入.文章作者对用户评价数字图书馆的标准进行了调查分析,结果表明:可用性、馆藏质量、网络通信能力及系统性能、服务质量是用户评价数字图书馆的关键标准.     

数字图书馆用户信用体系建设研究

结合数字图书馆用户信用体系的特点,分析了当前进行数字图书馆用户信用体系建设的价值,着重阐述数字图书馆用户信用体系建设的思路与框架构想,有针对性地提出了数字图书馆用户信用体系建设策略。     

自适应个性化数字图书馆用户建模研究

个性化定制方式是对数字图书馆服务进行改进的主要趋势。而实现个性化至今仍然采用基于用户驱动的方式。采用机器学习技术,构建用户模型,构建一种满足用户获取信息需求的新方式：自适应数字图书馆,能够自动学习用户的偏好和目标．从而实现用户与个性化数字图书馆的互动。     

论数字图书馆个性化信息服务的实现

从用户需求和兴趣偏好的获取、用户需求模型的构建、数字图书馆信息资源的有效获取,以及基于规则或信息过滤方法对个性化信息资源进行识别与匹配4个方面,对数字图书馆实现个性化信息服务的思路、方法和技术进行论述,并强调提供个性化、智能化服务是数字图书馆最终的发展方向。     

数字图书馆用户行为隐私保护研究

数字图书馆用户隐私保护研究的相关成果及技术方法在数字图书馆用户行为隐私保护中存在应用的局限性,难以满足现代网络环境下数字图书馆用户行为隐私保护安全性约束。现有技术方法并不是针对数字图书馆而专门提出,它们在安全性、可用性、高效性、准确性等方面无法满足数字图书馆用户行为隐私保护的实际应用需求。理想的用户行为隐私保护应在不改变图书馆架构、服务算法、服务效率和服务准确性的基本前提下,系统全面地改善用户行为偏好隐私在不可信数字图书馆服务器端的安全性。表1。参考文献46。     

论数字图书馆的用户研究

数字图书馆通过对其用户的类型、动机、心理等方面的分析、挖掘,以获得数字图书馆用户的消费模式、需求特点、使用习惯等非常细节化的结果,从而准确地把握用户的需求,更好地实现用户服务。     

数字图书馆管理中的用户时间成本控制

认为将用户时间成本纳入数字图书馆管理中并加以研究,已成为提高数字图书馆管理水平的重要趋势,通过对数字图书馆服务中影响用户时间成本的若干因素进行分析,从资源开发、馆员培养与用户教育以及新技术应用三个方面提出控制用户时间成本的工作思路和举措。     

情景敏感数字图书馆服务系统用户情景的本体建模

文章提出用户情景敏感数字图书馆中间件系统框架,论述了用户情景本体建模方法研究现状,根据数字图书馆的实践特殊需要确定用户情景敏感服务所要描述的五大类情景,利用OWL对这些情景进行本体建模,并对情景模型的初建和更新进行探讨。     

数字图书馆用户使用信息挖掘与应用

用户信息收集是用户研究中最基础同时也是最重要的环节。数字图书馆有关记录用户活动和行为的日志文件、用户profile和用户调查信息统称为用户使用信息．对这些信息进行挖掘的技术主要是WEB使用挖掘。在数字图书馆中应用WEB使用挖掘可以改善网站可用性，提供个性化服务，进行资源评价与采编，进行数字图书馆系统评价和界面设计。