民国时期清华图书馆图书荐购研究及启示

自1915年到1949年,民国时期清华图书馆创立了中国现代图书馆购书预算制度,制定、执行科学的文献购置管理方法,并在实践中不断修改完善,逐渐形成了以荐购为主的文献购置制度。该制度在清华的推行是美国现代管理思想与中国本土图书馆相结合的产物,具体表现为:实施理念设计上体现了灵活和商议制,推行方式最终实现了“自上而下”,组织形式采用普遍参与和教授为主相结合,目标上追求入藏高质量专业文献,配套保障方面具有重视书目和访书人作用等特点。     

上瘾模型视角下图书馆短视频运营策略探究--以抖音为例

文章以国内活跃用户规模最大的抖音平台为例,引入互联网产品设计理论的上瘾模型,参考抖音平台的推荐算法机制,针对当下图书馆短视频运营的现状和问题,提出基于推荐算法和用户知识焦虑的用户触发、把握用户动机同时降低能力门槛、设计以猎物酬赏为主的多变酬赏,以及通过内容价值与运营技巧吸引用户投入等运营策略。     

一种基于数据挖掘技术的馆藏资源个性化推荐服务

本文介绍了一种如何将ID3决策树算法和关联规则应用于馆藏文献信息资源的个性化推荐服务当中去的方法.文中首先对读者借阅历史记录进行了挖掘和分析,利用决策树算法挖掘出可推荐的相关读者对象,再依据关联规则提取借阅历史记录并对其进行分析和挖掘,从中找出相关潜在的有用或有价值的规则,然后依据这些规则选择出最适合推荐的项目推荐给读者.该方式是为实现个性化推荐服务所进行的一种新的探讨,具有算法收敛性好,计算方法简单有效,可靠性高,推荐效果显著等优势,与传统推荐技术相比,能够更加全面、准确、清晰地进行文献推荐.理论和实践结果表明,所提出的这种方法是一种行之有效的形式.     

基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法

传统的协同过滤推荐算法面临用户评分数据稀疏性和冷启动问题的挑战.针对上述问题,提出了基于属性值偏好矩阵的协同过滤推荐算法,首先采用奇异值分解(SVD)对用户-项目评分矩阵降维得到目标用户的初始邻居用户集,生成新的用户-项目评分矩阵;然后将用户评分映射到相应的项目属性值上,生成每个用户的属性值偏好矩阵,并基于属性值偏好矩阵进行用户相似性度量,从而缓解了评分数据稀疏性;将新项目的属性值与用户的属性值偏好矩阵进行匹配,从而找出匹配度最高的前N个用户作为新项目的推荐受众.实验结果表明了该算法的有效性.     

以豆瓣网和中国国家图书馆为案例的网上书目推荐系统研究

现有网上书目推荐系统根据应用服务理念的不同可以分为Web2．0型和传统型,根据其使用的过滤技术可以分为非个性化推荐、基于产品属性的推荐、基于相关用户的推荐和基于用户知识结构的推荐。书目推荐的开展应当遵循针对性、可行性、时效性这三个原则。本文通过对豆瓣网和中国国家图书馆的网上书目推荐服务的调查,从有用性、易用性、满意度、可找到性、普及性和可靠性六个方面对它们进行了比较,概括了传统型网上书目推荐系统的优势和改进意见。     

数字图书馆的个性化服务发展趋势分析

个性化服务是数字环境下提高图书馆服务质量、服务效益和服务水平以及提高数字化信息资源使用效益的重要手段。数字图书馆的个性化服务发展趋势主要表现在以下几个方面：数字图书馆的个性化服务将更注重面向用户组织信息资源;从用户体验的角度来看,系统的易用性是个性化服务发展必须考虑的因素;学科馆员服务有利于用户更好地利用数字图书馆的各项服务,是数字图书馆个性化服务的特色服务;为了提高利用率,个性化服务将与用户日常的工作或学习融合,成为用户工作、学习或生活的一部分,并因此获得更大的发展空间。     

数字图书馆拓展服务的探讨

随着互联网的发展,数字图书馆的建设呈现多元化的局面,数字图书馆建设及其业务的构建实施迫在眉睫。在收集大量有关国内外先进数字图书馆在拓展服务业务方面的资料及经验的基础上。详细列举了当令数字图书馆的服务拓展业务。     

数字图书馆中的检索结果聚类和关联推荐研究

探讨如何在数字图书馆的文献检索平台中集成实现检索结果聚类、相关文献的关联推荐、相关作者和研究机构的关联推荐以及相关词语的关联推荐,由此帮助用户全面提高查准率和查全率,并且对聚类和推荐结果采用图形进行可视化展示,进一步提高用户的使用满意度。     

基于本体构建的协同推荐研究

通过构建领域本体,利用用户兴趣与领域本体中概念的映射关系,构建用户兴趣本体,发掘用户兴趣模式。研究用户兴趣本体相似度的计算方法,并通过用户兴趣相似度进行垂直加权,通过时间新颖度进行水平加权,从而利用改进的加权关联规则挖掘算法对用户感兴趣的领域本体中的概念进行挖掘,实现面向内容的协同推荐。     

关于个性化信息服务的隐私保护

简述网络个性化信息服务中泄露个人隐私的主要途径以及隐私保护的必要性；针对我国在网络隐私保护方面发展的现状，通过对国内外网络隐私保护的相关法律政策及方法手段的对比分析，深入探讨个性化信息服务中的隐私保护问题，提出相关解决对策。