基于用户层级的STM出版推荐研究北大核心CSSCI

数字技术和用户需求驱动下,个性化、精准化、高效化服务成为STM出版发展的必然趋势。通过大数据挖掘和推荐模型构建,出版商可在信息超载的环境下为用户提供高效、精准、个性化的内容推荐,降低信息搜寻成本、提升用户体验。本文提出了一种基于用户属性信息、用户行为偏好及场景关联度的混合推荐方式,并对基于用户层级的出版推荐应用进行了论述,为STM出版个性化服务发展提供了可借鉴思路。     

基于用户需求的个性化数字档案信息服务模式构建

个性化数字档案信息服务是我国档案馆在今天信息时代的重要服务方向,而个性化数字档案信息服务模式的构建可为我国档案馆开展个性化数字档案信息服务建设提供参考。该模式基于对数字档案信息用户需求、用户行为的分析,对数字档案信息用户进行分类及构建数字档案信息用户模型,同时根据用户需求和用户行为建设数字档案信息资源及数字档案信息服务平台,运用这些平台针对这些不同用户的数字档案信息需求,提供相应的个性化数字档案信息服务。     

数字图书馆个性化服务的用户建模技术论略

针对用户兴趣和偏好建立用户模型，是整个数字图书馆个性化服务系统中的关键技术。在概速数字图书馆个性化服务及其用户建模的基础上，论述了数字图书馆个性化服务用户模型的表示方法、信息来源和技术类型。     

基于语义扩展的个性化知识推荐系统

构建个性化知识推荐系统是数字图书馆实现个性化信息服务的有效手段,推荐服务的关键在于完整地理解用户偏好并能准确作出判断。提出了一种基于语义扩展的知识推荐方法,通过分析读者文献检索、浏览的行为提取读者偏好,利用扩展激活模型建立读者偏好档案,据此对文献资源进行匹配和分级,从而向读者提供个性化的知识推荐服务。     

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。     

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。     

我国九校联盟成员图书馆数字出版服务实践及启示

文章以九校联盟成员图书馆作为研究样本,利用网站调研、文献挖掘、对比分析等方法系统研究样本馆数字出版服务现状。研究发现,样本馆通过与多元机构合作构建数字出版服务共同体,打造以机构仓储与数据出版为核心的数字出版服务模式,开发契合用户数字出版全流程需求的服务内容,提高数字出版服务的教学科研支持力度。在上述经验启发下,我国高校图书馆应系统集聚多类型主体数字出版服务的比较优势,创建基于机构仓储与数据出版的数字出版服务模式,设计与用户数字出版需求无缝对接的个性化定制服务内容。     

移动阅读时代下的数字出版用户体验研究

【目的】本文旨在探索移动阅读时代下用户的阅读习惯、偏好以及对数字出版内容和形式的需求,致力于提升移动互联网环境下的数字出版用户体验。【方法】采用问卷调查和深度访谈的形式,对用户在移动阅读中的行为特征进行分析,从而洞察用户体验的关键因素。【结果】用户在移动阅读时代更注重阅读的便捷性和个性化,并对数字出版的互动性和视觉表现提出了更高要求。【结论】随着移动互联网的发展,数字出版的用户体验需求在不断变化,尤其强调阅读的便捷性、个性化、互动性和视觉效果,数字出版行业应针对这些需求进行创新和优化。     

基于Agent的数字档案个性化服务体系研究

档案利用者的信息需求由于用户自身专业方向、知识结构、工作背景、认知偏好等因素的各异而不同。随着信息技术的迅猛发展和数字档案资源的日益丰富,数字档案个性化服务体系的构建也开始提上了议事日程,它的构建可以为不同档案利用者提供分级分类的信息服务,满足不同类型的需求。本文从Agent技术与功能和个性化信息服务特性角度出发,探讨如何构建基于Agent的数字档案信息的个性化服务体系。     

多指标决策框架下图书馆用户偏好变化分析

用户偏好变化分析是改善用户策略、提升个性化服务的重要指标。为满足用户需求,需要对用户偏好以及未来用户行为的发展作深入分析。基于此,文章提出分析图书馆用户偏好变化的多指标决策方法,构建影响用户偏好的满意度指标聚类集合,并确定各评价指标的权重。基于多指标决策框架和方法的分析结果,主要集中在评估用户偏好的潜在发展趋势,并帮助图书馆决策者追踪用户偏好的改变,以及根据这些偏好改进信息服务。     

基于 Agent的个性化信息服务模型研究

个性化服务是网络信息服务的发展趋势.本文提出了个性化信息服务的逻辑模型,阐述了实现该模型的关键是构建个性化信息模型和用户模型,并分别介绍了构建这两个模型的方法以及信息Agent的作用.     

论数字图书馆个性化信息服务及其构建

个性化信息服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求,向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。个性化信息服务正在成为未来信息服务的发展方向。在分析国内外个性化信息服务机制的基础上,对构建数字图书馆完善的个性化信息服务方案展开探讨。     

图书馆数字阅读推广服务用户使用意愿影响因素研究——基于TAM/AISAS模型

文章结合技术接受模型(TAM)和消费者行为分析(AISAS)模型的相关变量构建图书馆数字阅读推广服务用户使用意愿影响因素模型并进行实证分析。结果表明,主观认知、阅读偏好和体验共享均正向影响用户感知有用性和感知易用性;用户感知有用性和感知易用性均正向影响用户使用意愿;用户使用意愿正向影响用户行为。基于此,提出图书馆数字阅读推广服务能力提升策略。     

基于情境历史的移动用户偏好挖掘研究

提出一个移动互联网环境下用于个性化信息服务的基于情境历史的移动用户偏好挖掘方法,并构建移动旅游信息推荐原型系统CAMTRS。实验结果显示:该方法能较好地获取移动互联网环境下用户的需求偏好,有助于改进个性化推荐系统的预测效果。     

基于用户个性化需求的数字图书馆集成服务研究

提出一个基于用户个性化需求的数字图书馆集成服务框架,并论述了服务的具体实现。该框架综合考虑用户的环境、用户偏好、用户需求以及数字图书馆服务组件的功能,利用Web services技术实现不同数字图书馆系统中符合用户需求的子系统和组件的动态集成,并通过Servlet技术获取相应的数字资源,以满足用户的个性化需求。     

数字参考咨询个性化服务中用户隐私权保护机制的构建

建立健全数字参考咨询(DRS)个性化服务用户隐私权保护机制,保护用户合法权益,是当代中国图书馆法制健全的必然选择。DRS个性化服务中用户信息的获取主要有显式和隐式两种方法。针对DRS个性化服务实现过程中涉及的用户隐私问题,从行业自律、政策标准、法律法规、用户自身隐私保护、网络安全环境、隐私权保护的限制6个方面构建数字参考咨询个性化服务中的隐私权保护机制,以维护用户权益。     

需求与能力匹配:数字出版信息处理策略分析

文章基于信息处理理论,从数字出版企业信息处理能力与用户需求、市场需求等的匹配问题出发,阐述了数字出版企业为了满足用户的多样化需求和个性化服务要求的过程中,需要处理好以下的三个问题:一是数字信息资源在哪里以及如何使用数字信息资源;二是数字信息资源的管理问题;三是提供数字信息资源的技术问题。文章认为,数字信息可以分为静态的页面信息和动态的行为信息两大类,数字出版企业的数字信息资源主要来源于相关的网站;根据用户信息的属性、兴趣和状态进行分类或建立各种模型,能更好地了解用户,预测用户的行为,从而为用户提供更好的个性化服务;为了提高数字信息资源的技术水平,企业要加大深度学习技术研究,数字出版者要加大在线学习和增强学习的力度和速度。     

基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间构建研究

用户画像是图书馆进行用户分析的重要工具,可指导数字图书馆个性化学术空间构建。文章描述了数字图书馆用户画像的搭建,分析了基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间服务特点,重点从信息素养教育、数字学术平台、数字实验空间和数字化服务四个模块构建基于用户画像的数字图书馆个性化学术空间,最后提出了几点发展建议。     

基于用户行为建模和大数据挖掘的图书馆个性化服务研究

[目的/意义] 大数据背景下,如何构建合适的用户行为模型并基于海量的行为日志数据提供个性化服务,是当前图书馆大数据应用落地迫切需要解决的问题。[方法/过程] 首先分析用户行为模型构建的研究现状及存在的困境,接着密切结合大数据背景下个性化服务的特征,针对性提出基于本体的高校图书馆用户行为模型的构建策略和构建方法,并设计一种利用用户日志库提取用户显性兴趣和隐性需求本体的个性化服务方案,最后给出基于流行的Hadoop大数据分析平台和MapReduce计算框架的图书馆个性化服务的应用案例。[结果/结论] 基于本体构建的用户行为模型,技术上可与大数据分析平台实现无缝对接,从而提供实时而精准的服务,能有效应对当前大数据环境下图书馆个性化服务面临的“知识迷航”“信息过载”和“情感缺失”的挑战。     

基于多源数据融合的数字图书馆用户偏好挖掘模型研究

文章介绍了多源数据融合技术的概念和功用,分析了数字图书馆构建用户偏好挖掘模型的目的,探讨了用户偏好挖掘模型的设计原则、设计目标、设计框架,提出了基于多源数据融合的数字图书馆用户偏好挖掘模型的构建策略,以期提升数字图书馆的服务水平,为用户提供优质的信息服务。