个性化档案创新服务模式研究

为用户提供深层次的个性化创新服务是档案信息服务的发展方向。本文提出基于资源重组的智能化个性定制服务、基于智能推送技术的个性化档案信息服务以及语义网环境下的个性化档案信息服务三种个性化创新服务模式以及实现框架。     

信息时代公共图书馆信息服务探讨

通过对我国部分公共图书馆开展信息服务的机构、方式和内容等方面的调查,分析了当前我国公共图书馆开展信息服务的情况,并提出了做好信息服务工作的建议。     

图书馆个性化信息服务探讨

以用户为中心的个性化信息服务是图书馆信息服务的发展方向。对个性化信息服务的涵义进行了概述,介绍了图书馆开展个性化信息服务应具备的条件以及个性化信息服务的主要类型。     

图书馆个性化服务的用户隐私保护需求实证研究

使用问卷调查图书馆用户的个人信息提供意愿、隐私保护政策需求及影响它们的因素,根据调查结果提出制定明确的隐私保护政策、采用先进技术保护用户隐私、开展信息伦理教育以提高馆员的职业道德、根据用户需求有针对性的开展个性化服务等建议供图书馆实施用户隐私保护时参考。
     

移动学习在生物教师职后培训项目中的应用

文章就如何为中小学教师提供更适合其学科特点和学习需求的职后培训,并为其探寻一种快捷有效的终身学习新途径以促进其专业化发展的问题作了深入研究,将移动学习引入到生物教师职后培训项目中,旨在为研修学员提供一个"利用自己目前拥有的移动设备进行非正式学习"的实践机会:即通过培训,使学习者能基于智能手机、平板电脑等移动设备,利用无处不在的手机网络、Wi-Fi网络等,通过移动设备上的APP、web2.0社会性软件,获取优质的学习资源,构建移动个人学习环境,与更多的学习者进行多层次的交流,实践随时随地、微小化、碎片式的有效学习。经过培训后,证实这些研修学员从移动学习的意识、技术、实践等层面都有所提高,能够自觉地将移动学习作为终身学习的方式,最大限度地促进自身的专业化发展。     

基于聚类协同过滤的个性化推荐系统

个性化推荐系统被越来越多地应用到各类网站中,以解决信息增长带来的信息迷失和信息过栽问题,而协同过滤算法是个性化推荐系统的重要算法之一,但是传统的协同过滤算法存在数据稀疏、冷启动等问题,为了解决这些问题,在综合WEB日志挖掘和聚类两个因素基础上,提出基于WEB日志和聚类的协同过滤算法,并将该算法与传统的协同过滤算法进行分析比较,验证了该算法能够提高推荐的精确度和实时性．     

知识找回场景下推荐系统模拟实现及评价研究

[目的/意义]信息过载一直是知识工作者在搜集、处理和创造知识的过程中所面临的主要困境。这种困境导致的结果之一是很难回忆起曾经使用过的文档的内容细节及具体位置，而推荐系统则能减少这样的困难。通过研究对比不同推荐系统在这一任务下的优缺点，可以帮助知识工作者更好地完成回忆任务。[方法/过程]基于相关理论，在同一场景（知识找回）模拟实现并测试了4种不同类型的推荐过程，包括基于内容的推荐CBR、基于协同过滤的推荐CFR、基于推理网络的推荐INR与融入了情境感知的推荐CAS，根据所确定的若干指标（精确性、情境相关性、预测性、多样性）对推荐效果进行比较。[结果/结论]结果显示，以上推荐系统在帮助用户回忆并找回文档过程中都有各自的优势，而基于情境感知的推荐系统在情境相关性与预测用户行为方面具有较好的效果。     

基于院系网站的资料信息推送服务

通过分析网络环境下高校院系资料室的现状和问题,提出院系资料室借助于本院系网站拓展业务范围,转变服务理念的思路,提出如何设计“为用户找资料,为信息找用户”的网站资料信息推送服务平台,主动为教学、科研、学科建设提供信息资料,充分发挥信息资料人员应有的作用,实现真正意义的个性化信息服务。     

国内外数字图书馆个性化信息服务系统剖析

本文对国内外12个典型的数字图书馆个性化信息服务系统进行网络调查,比较分析其服务功能、系统体系结构和开发技术。剖析目前数字图书馆个性化信息服务系统存在的一些问题,即缺乏有效的开放机制、缺乏信息的深度推荐、缺乏必要的交互共享、缺乏集成化的信息服务等。个性化服务不应仅仅强调形式,服务的内容才是最重要的。     

数字图书馆的个性化服务

阐述了数字图书馆个性化服务的必要性和重要性,探讨了数字化图书馆个性化服务的表现形式,提出了数字图书馆个性化服务的具体措施.