为验证本方案的可行性以及观察文献推荐效果，开展以下实证研究。本方案着重讨论面向内容的推荐，而图书或论文的内容在很大程度上由关键元数据决定。表10.2图书数据表10.3论文数据表10.4是结合表10.2中的图书与表10.3中的论文，依据混合关联的设计方案进行关联后并依据表10.1的评分标准所得到的结果，共形成15对关联二元组。按照这种方式，海量的图书和论文二元组将构建成大规模推荐网络图。......
2023-07-24
高校图书馆大数据应用模式与实证研究：用户行为建模研究
【摘要】：大数据环境下个性化服务的研究引起学界重视。大数据技术的迅速发展以及图书馆个性化服务要求的不断提高，催生了大数据环境下个性化服务的研究，尤其是在关联数据技术与个性化服务结合方面取得了积极进展。以下结合大数据环境下个性化服务特征，讨论用户行为模型的构建策略。
基于用户行为模型的图书馆个性化服务研究主要聚焦于模型构建方法的讨论和建立在数据挖掘方法基础上的用户行为分析两个部分。[27][28]
用户行为模型构建方法可分为非本体和本体两种类型。刘锦宏等[29]基于“用户行为关系理论”和“科技接受模型”，采用确定用户行为变量、设计结构方程的非本体方法构建了移动数字图书馆用户行为模型；陈媛等[30]利用用户浏览页面和访问图书馆网站等行为日志构建非本体模型，并改进数据挖掘算法提取用户兴趣以提供个性化服务。由于本体方法是当前图书情报领域研究的热点，因而也受到较多关注，鲍翠梅[31]应用本体描述信息资源和用户行为，提出一种语义层次上的数字图书馆个性化信息服务的系统框架；袁静[32]提出一种基于本体构建显式和隐式的用户模型，分别提供个性化检索和推荐的方案。
基于用户行为日志的数据分析和挖掘是个性化服务的主要支撑技术。数据挖掘方法能够发现用户兴趣和需求，并在此基础上开展个性化检索和推荐。熊拥军[33]在详细综述个性化推荐服务所涉及的关联规则、协同推荐等算法基础上，认为基于“元数据”实现异构资源服务是资源推荐服务的难点；李文阔等[34]述评了包括关联规则的数据挖掘技术在个性化服务中的研究和应用现状，指出建立“数据挖掘标准”和提供“专业软件支持”是个性化推荐的进一步发展方向。
大数据环境下个性化服务的研究引起学界重视。大数据技术的迅速发展以及图书馆个性化服务要求的不断提高，催生了大数据环境下个性化服务的研究，尤其是在关联数据技术与个性化服务结合方面取得了积极进展。
为了方便海量数据共享，不少学者将以本体为核心的关联数据技术引入个性化服务，如大英图书馆将英国国家书目（British National Bibliography，BNB）数据从MARC格式转换为关联数据的RDF/XML格式，并在互联网上发布。[35]南京大学信息管理学院欧石燕[36]提出了一个包括元数据层、本体层、关联数据层和应用层的语义数字图书馆资源描述与组织框架；陈毅波[37]则将用户行为建模和关联数据结合起来，实现了基于本体和关联数据的个性化知识服务系统“e-learning电子学习平台”。
国内外相关文献结合具体应用，从不同角度探讨了面向个性化服务的用户行为模型构建方法以及支撑个性化服务的数据挖掘技术，但是这些研究大部分针对有限体量的图书馆数字资源的使用行为，在大数据环境下如何构建用户分析模型方面存在不足；部分文献讨论了大数据情景下个性化推荐的重要性，提出个性化服务的系统框架，但对如何将本体建模方法与基于数据挖掘的推荐技术结合起来，在流行的大数据平台开展个性化服务以及应用案例开发方面，仍然缺少研究。以下结合大数据环境下个性化服务特征，讨论用户行为模型的构建策略。
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学术界和工业界对知识管理理论进行了深入而广泛的研究，然而迄今为止对知识管理涉及的具体内容及一般过程尚未形成统一认识。这里重点介绍图书情报领域专家的相关表述。其管理过程大致包括知识生产、组织、构建、检索、发现、分享、应用和创新等阶段。在知识经济的背景下，知识的发现、利用和创新是贯穿于高校图书馆各项业务工作的主线，知识管理理论也成为大数据时代图书馆大数据应用和服务的主要支撑理论。......
2023-07-24
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高校图书馆大数据应用模式与实证研究：具体成果详细阅读
图书馆大数据应用必须密切结合图书馆大数据服务的需求，针对性地提出应用模式和解决方案，以促进图书馆大数据服务的真正落地。本书利用语义网这一工具和技术，融合语义网最新研究成果，提出一种基于语义网的学科知识服务模式。因此本书提出面向科研的高校图书馆电子资源使用统计模式。......
2023-07-24
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高校图书馆大数据应用模式和实证研究详细阅读
图4.3论文数据库和图书数据库本体模型和聚合元数据关联。设有两篇论文的题名分别为：论文A：大数据时代数字图书馆面临的机遇和挑战论文B：大数据时代下图书馆的挑战及其应对策略按以下步骤计算它们的相似程度。......
2023-07-24
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高校图书馆大数据应用模式与实证研究成果详细阅读
为验证本方案的可行性和推荐性能，实现推荐系统并开展实证研究。按此规则共收集到1万多组数据。针对不同的调和参数α的准确率和多样率的统计结果如图10.15所示。......
2023-07-24
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高校图书馆大数据应用实证研究详细阅读
本方案是基于内容的文献推荐方法，当用户浏览图书馆信息系统，点击感兴趣的文献链接时，系统查找与用户当前所点击的文献特征高相似度的文献，经过排名后实施推荐。本方案中用户兴趣建模和文献数据建模均采用“混合关联”方案，如图10.13所示。抽取图书数据库中的“书名”和“内容简介”，与论文数据库中的“篇名”和“中文摘要”等元数据实现关联。Spark库中有专用函数支持“相似性度量”关联的实现。......
2023-07-24
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高校图书馆大数据个性化服务：应用模式与实证研详细阅读
在大数据时代，个性化推荐、检索和推送是高校图书馆的三种重要的个性化服务方式，它们之间有联系，也有区别。大数据环境下高校数字图书馆的高级检索应用也需要个性化，进一步提高检索结果的精准性和检索结果排序的合理性。推送系统能充分体现高校数字图书馆以用户为中心的管理理念，促进师生更积极地借阅图书，激发创新热情。......
2023-07-24
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高校图书馆大数据应用模式及实证研究成果详细阅读
特别是随着阅读终端的多样化和社交媒体的广泛使用，形成了全方位、立体化的图书馆大数据。图书馆可用于满足智慧服务核心需求的重要大数据资源见表7.1。大数据挖掘作为知识发现、信息行为分析的重要研究方法，是图书馆数据展现数据智慧的关键技术之一。本节提出如图7.1所示的基于大数据挖掘的图书馆智慧服务模型，将大数据挖掘作为沟通图书馆智慧服务需求和大数据应用的桥梁。......
2023-07-24
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