分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-08-27 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]为解决移动图书馆信息过载与用户个性化信息需求间的矛盾,对用户所处不同场景的信息接受情境进行有效的配置,最大限度地满足用户信息接受期望,以增强用户体验的愉悦度,促进移动图书馆服务创新。[方法/过程]引入场景化服务理念,以场景要素、用户信息行为与信息接受情境为主维度,构建移动图书馆信息接受适配模型,规划信息接受流程。[结果/结论]以移动图书馆信息接受适配模型为基础,运用协同过滤算法,实现移动图书馆信息接受的场景推荐。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [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。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]针对当前知识发现服务中存在的个性化程度不高和推荐效果不佳等问题,提出一种基于用户兴趣度量和内容分析的推荐算法。[方法/过程]文章通过特征词分布、LDA主题分布、引文结构网络三个维度构建学术资源模型,并通过对用户行为的度量,计算用户对其浏览学术资源的兴趣度,结合学术资源模型构建用户兴趣模型。将用户兴趣模型与学术资源模型匹配,计算其相似度,得到用户对每条学术资源的兴趣值,最后将兴趣值最高的TOP-N学术资源推荐给用户。[结果/结论]通过实验检验算法的有效性和推荐准确率,结果显示,本文从实时动态度量兴趣的角度,提出的推荐算法能较好地预测用户兴趣,推荐效果显著,为实现发现服务精准推荐提供思路。
分类: 图书馆学、情报学 >> 图书馆学 提交时间: 2023-07-26 合作期刊: 《图书情报工作》
摘要: [目的/意义]数据驱动环境下,探讨数字图书馆知识发现平台的数据驱动机制和优化方案有利于从方法论认识层面为其供给侧改革提供理论支持。[方法/过程]借助系统动力学方法,通过仿真呈现数字图书馆知识发现的数据驱动的动力形成机制;从绩效优化视角,运用粒计算方法为其驱动优化提供可行方案。[结果/结论]影响数字图书馆知识发现的数据驱动因素主要包括数据维度、语义关联维度、可视化维度和价值维度,从维度的形成和绩效作用关系看,数字图书馆知识发现的数据驱动是一个螺旋式发展的动态系统,其绩效优化的关键点就在于数据的知识价值开发程度,经实证研究,将知识粒度作为实现其优化的切入点能较好地提升数字图书馆知识发现的数据驱动效果。