發(fā)布時間：2023-03-05 19:39

　　科技的發(fā)展和物聯(lián)網(wǎng)的廣泛應(yīng)用正在影響和改變著人們的生活方式,尤其是信息技術(shù)的發(fā)展,促進了移動圖書館的變革。隨著智能設(shè)備的廣泛應(yīng)用,用戶在享受商業(yè)服務(wù)的同時,在信息需求方面也渴望智能化,使得移動圖書館的知識服務(wù)無處不在,這也是移動圖書館服務(wù)長期以來的理想狀態(tài)。圖書館作為提供信息服務(wù)的機構(gòu),應(yīng)將技術(shù)與資源有機地結(jié)合起來,為開創(chuàng)移動圖書館全新的服務(wù)方式創(chuàng)造契機。近年來,智能移動設(shè)備、智能可穿戴設(shè)備以及感知等技術(shù)取得快速突破,使得以智能手機為代表的移動設(shè)備能夠?qū)τ脩艏捌渲車h(huán)境進行感知和數(shù)據(jù)收集。大數(shù)據(jù)時代,傳統(tǒng)的圖書館信息服務(wù)已經(jīng)無法滿足移動圖書館用戶的個性化信息需求,移動圖書館用戶希望通過智能設(shè)備隨時隨地接收信息。與此同時,智慧型圖書館對情景感知技術(shù)的需求也愈發(fā)強烈。在此背景下,本文對情景感知在移動圖書館個性化推薦服務(wù)的應(yīng)用進行研究,研究內(nèi)容主要包括以下幾點:(1)從移動圖書館用戶信息需求的角度出發(fā),分析了基于情景感知的移動圖書館用戶信息需求的特征和類型。同時,從移動圖書館用戶接受情景感知個性化推薦服務(wù)的視角出發(fā),分析了影響移動圖書館用戶接受個性化推薦服務(wù)行為的影響因素,為移動圖書館情景感...

【文章頁數(shù)】：195 頁

【學位級別】：博士

【文章目錄】：
摘要
abstract
第1章 緒論
    1.1 研究背景和研究意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 移動圖書館的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.2 情景感知的應(yīng)用研究
        1.2.3 情景感知在移動圖書館的應(yīng)用現(xiàn)狀
        1.2.4 圖書館個性化推薦的研究現(xiàn)狀
        1.2.5 情景感知推薦研究現(xiàn)狀
        1.2.6 情景模型的構(gòu)建方法研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容與研究方法
        1.3.1 研究內(nèi)容
        1.3.2 研究方法
    1.4 本文的特色與創(chuàng)新之處
第2章 相關(guān)概念及理論方法
    2.1 相關(guān)概念
        2.1.1 移動圖書館
        2.1.2 移動圖書館服務(wù)
        2.1.3 情景的概念及分類
        2.1.4 情景感知的概念
    2.2 相關(guān)理論
        2.2.1 技術(shù)接受行為理論
        2.2.2 創(chuàng)新擴散理論
        2.2.3 感知風險理論
    2.3 相關(guān)技術(shù)方法
        2.3.1 本體及其構(gòu)建
        2.3.2 個性化推薦服務(wù)算法
    2.4 本章小結(jié)
第3章 基于情景感知的用戶需求分析和用戶接受行為研究
    3.1 基于情景感知的用戶信息需求
        3.1.1 基于情景感知的用戶信息需求特征
        3.1.2 基于情景感知的移動圖書館用戶信息需求統(tǒng)計
        3.1.3 基于情景感知的移動圖書館用戶信息需求分析
    3.2 情景感知信息推薦服務(wù)用戶接受影響因素
        3.2.1 情景感知功能設(shè)計目標以及原則
        3.2.2 基于情景感知的信息推薦服務(wù)用戶接受行為影響因素模型.
        3.2.3 基于情景感知的移動圖書館用戶信息接受影響因素分析
        3.2.4 情景感知信息推薦用戶接受影響因素結(jié)果討論
    3.3 本章小結(jié)
第4章 移動圖書館情景模型的構(gòu)建
    4.1 移動圖書館情景維度的劃分
        4.1.1 移動圖書館用戶情景
        4.1.2 移動圖書館資源情景
        4.1.3 移動圖書館的移動情景
        4.1.4 移動圖書館的服務(wù)情景
        4.1.5 移動圖書館情景的多維組合模式
    4.2 基于本體的情景模型的構(gòu)建
        4.2.1 移動圖書館情景模型的構(gòu)建方法
        4.2.2 基于本體的情景模型構(gòu)建過程
        4.2.3 情景模型的構(gòu)建與實現(xiàn)
    4.3 情景本體的推理
        4.3.1 基于描述邏輯的推理
        4.3.2 基于SWRL的推理
        4.3.3 基于JESS的推理引擎
        4.3.4 高級情景的推理
    4.4 本章小結(jié)
第5章 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)模型構(gòu)建研究.
    5.1 移動圖書館情景感知與個性化服務(wù)的關(guān)系
    5.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)構(gòu)建的目標和原則
        5.2.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)模型構(gòu)建的目標
        5.2.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)模型構(gòu)建的原則
    5.3 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)模型
        5.3.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)模型構(gòu)建思路
        5.3.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)模型
    5.4 本章小結(jié)
第6章 基于情景感知的移動圖書館的個性化推薦服務(wù)方法
    6.1 基于本體的資源情景相似度計算
        6.1.1 概念語義相似度計算
        6.1.2 文本資源相似度計算
    6.2 移動活動情景相似度計算
        6.2.1 移動位置情景的語義表達
        6.2.2 移動位置情景相似度計算
    6.3 用戶情景相似度計算
        6.3.1 用戶情景的表示
        6.3.2 用戶情景相似度計算
    6.4 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)算法流程
        6.4.1 算法模型框架
        6.4.2 算法結(jié)果與討論
    6.5 本章小結(jié)
第7章 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估指標體系構(gòu)建.
    7.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估維度分析
        7.1.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估維度選擇
        7.1.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估題項的生成及優(yōu)化
    7.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估指標體系的建立
        7.2.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估指標體系的生成
        7.2.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)評估指標權(quán)重的確定
    7.3 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)實證分析
        7.3.1 樣本選取
        7.3.2 評估過程及結(jié)果
        7.3.3 評估結(jié)果分析
    7.4 本章小結(jié)
第8章 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化路徑與策略
    8.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化的可行性分析
        8.1.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化的必要性
        8.1.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化路徑
    8.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化的目標與原則
        8.2.1 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化的目標
        8.2.2 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化的原則
    8.3 基于情景感知的移動圖書館個性化推薦服務(wù)優(yōu)化的策略..
        8.3.1 基于用戶情景的個性化推薦服務(wù)優(yōu)化策略
        8.3.2 基于移動情景的個性化推薦服務(wù)優(yōu)化策略
        8.3.3 基于資源情景的個性化推薦服務(wù)優(yōu)化策略
        8.3.4 基于服務(wù)情景的個性化推薦服務(wù)優(yōu)化策略
    8.4 本章小結(jié)
第9章 結(jié)論與展望
    9.1 研究結(jié)論
    9.2 研究局限與展望
        9.2.1 研究局限
        9.2.2 未來研究方向
附錄
參考文獻
作者簡介與研究成果
致謝



本文編號：3756795