个性化数字图书馆研究
摘要
图书馆的资源信息服务经历了传统纯粹的文献信息服务、复合型图书馆信息服务、到数字时代的图书馆信息服务。当前，我国多数图书馆已经步入了数字图书馆时代，而数字图书馆也经历了传统纸质资源电子化、数字化到利用计算机技术的信息服务的自动化、智能化。
当前，多数图书馆所处的阶段主要是“数字化”阶段，如对传统纸质文献的数字化、及数字资源的入库工作。但随着电子图书、电子期刊、多媒体数据等数字资源信息量的不断增长，数据量的巨型增长，对用户来说很容易在海量的资源信息中迷失方向，获取不到需要的信息，而对于教学科研人员来说，其信息需求倾向会在相当长的时间内维持一致。个性化系统会根据用户的兴趣，多渠道收集用户的需求，将需求信息转化为计算机模型，再根据模型把用户真正感兴趣的信息主动提供给他。提供一种解决机制帮助用户获取个性化、特定的信息。
信息检索、参考咨询、数据挖掘、基于内容过滤和协同过滤及人工智能等技术的结合是个性化数字图书馆信息推荐的发展方向。
Library information service has experienced traditional library resources information services, compound library information services, to the digital era. Currently, the majority of our libraries have entered the era of digital libraries and digital libraries have also experienced the traditional digital resources services, the use of computer technology to digital information services automation, intelligent is more important.
At present, most of the stage of the main library is "digitized" stage, such as the traditional paper-based documents digitized. However, as electronic books, electronic periodicals, digital multimedia data resources available to the growing volume of data huge growth in users easily in the enormous resources information astray and need not obtain the information. And for teaching and research personnel, their information needs to be a long time to maintain consistency. Personalized system based on user interest, user demand will demand storing their information into computer models. Provide a mechanism to help resolve users access personalized, specific information.
Information retrieval, reference advice, data mining, and artificial intelligence technologies can solve the problems.
当前，多数图书馆所处的阶段主要是“数字化”阶段，如对传统纸质文献的数字化、及数字资源的入库工作。但随着电子图书、电子期刊、多媒体数据等数字资源信息量的不断增长，数据量的巨型增长，对用户来说很容易在海量的资源信息中迷失方向，获取不到需要的信息，而对于教学科研人员来说，其信息需求倾向会在相当长的时间内维持一致。个性化系统会根据用户的兴趣，多渠道收集用户的需求，将需求信息转化为计算机模型，再根据模型把用户真正感兴趣的信息主动提供给他。提供一种解决机制帮助用户获取个性化、特定的信息。
信息检索、参考咨询、数据挖掘、基于内容过滤和协同过滤及人工智能等技术的结合是个性化数字图书馆信息推荐的发展方向。
Library information service has experienced traditional library resources information services, compound library information services, to the digital era. Currently, the majority of our libraries have entered the era of digital libraries and digital libraries have also experienced the traditional digital resources services, the use of computer technology to digital information services automation, intelligent is more important.
At present, most of the stage of the main library is "digitized" stage, such as the traditional paper-based documents digitized. However, as electronic books, electronic periodicals, digital multimedia data resources available to the growing volume of data huge growth in users easily in the enormous resources information astray and need not obtain the information. And for teaching and research personnel, their information needs to be a long time to maintain consistency. Personalized system based on user interest, user demand will demand storing their information into computer models. Provide a mechanism to help resolve users access personalized, specific information.
Information retrieval, reference advice, data mining, and artificial intelligence technologies can solve the problems.
引文
[1] 张树华．数字时代的图书馆信息服务．北京图书馆出版社
[2] 宋丽阙，牛振东．数字图书馆的个性化服务．计算机工程．2004，30(3)：46-48
[3] 国家软件与集成电路公共服务平台．http://www.csip.org.cn/index.jsp,2006
[4] 徐小琳，阙喜戎．信息过滤技术和个性化信息服务．计算机工程与应用．2003．9：182-184
[5] 曾春，邢春晓．基于内容过滤的个性化搜索算法．软件学报．2003，14(5)
[6] 曾春，邢春晓．个性化服务技术概述．软件学报．2002，13(10)：1952-1961
[7] XML技术标准．http://www.solol.org/technologic/xml/,2006
[8] 曾新红．XML在数字图书馆相关技术中的研究动态．现代图书情报技术．2004，(5)：1-7
[9] 梁泽本．数据挖掘技术在图书馆个性化服务中的应用．科技情报开发与经济．2005，15(18)：96-97
[10] 张银全等译．数据挖掘原理．机械工业出版社．2003
[11] Jiawei Han，Micheline Kamber．数据挖掘概念与技术．机械工业出版社，2001
[12] 宋媛媛．图书馆杂志．2004，23(12)：53-56
[13] 吴丽花．个性化推荐系统用户建模技术综述．情报学报．2006，25(1)
[14] 杨艳，李建中．数字图书馆系统基于Ontology的用户偏好模型．软件学报．2002，16(12)：2081-2087
[15] 张宇光，鞠彦辉．个性化信息服务中的内容过滤技术研究．情报科学．2001，23(1)
[16] 蔡登，卢增祥．信息协同过滤．计算机科学．2002，29(6)：1-3
[17] 王霞，刘琴．协同过滤在推荐系统中的应用研究．计算机系统应用，2005(4)：24-27
[18] 邓爱林，朱扬勇．基于项目评分预测的协同过滤推荐算法．软件学报．2003，14(9)：1611-1628
[19] 左子叶，朱扬勇．基于数据挖掘聚类技术的信用评分评级．计算机应用与软 件，2004，24(4)：1-2
[20] 汪晓岩，胡庆生，庄镇泉．基于关联规则的个性化智能推荐服务．计算机科学，2002，29(7)：79-86
[21] 中国人工智能网．http://www.chinaai.org,2006
[22] 蔡会霞，朱洁，蔡瑞英．关联规则的数据挖掘在高校图书馆系统中的应用．南京工业大学学报：自然科学版，2005，27(1)：85-88
[23] 谷秀岩．web使用模式挖掘的研究．计算机工程与研究．2005，(16)：175-178
[24] 戴东波，印鉴．结合使用挖掘和内容挖掘的web推荐服务．计算机工程与应用．2005，41(18)：162-165
[25] 陈俊杰，郭永明，宋翰涛．基于XML技术的个性化主动信息服务系统关键技术的研究．计算机科学．2003，30(8)：93-95
[26] 赵立江，何钦铭．一种个性化web推荐系统的研究与实现．武汉理工大学学报．2004，28(5)：681-684
[27] 马文峰，高凤荣，王珊．论数字图书馆个性化信息推荐系统．现代图书情报技术．2003(2)：16-18
[28] 刘丽珍，宋翰涛．网络结构挖掘的关键分析．计算机应用．2003，20(5)：116-118
[29] 王爽，王明理．利用ASP．NET实现web服务个性化的尝试．情报检索．2004(3)：75-77
[30] 王艳，罗华．个性化图书馆信息服务系统的实现．情报杂．2003，22(10)：76-77
[31] 朱明，严捷丰，蔡庆生．基于主题的web服务个性化服务．计算机应用．2002，22(12)：4-7
[32] 赵亮，酬乃静，张守志．个性化推荐算法设计．计算机研究与发展．2002，39(8)：986-991
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