【摘要】：論文提出了一種基于語義網(wǎng)技術的高校圖書館個性化知識服務。該方法首先通過語義網(wǎng)技術和數(shù)據(jù)挖掘技術對高校多部門的數(shù)據(jù)資源進行整合;然后根據(jù)用戶的相關信息構建出用戶的個人興趣模型;最后使得用戶可以快捷、高效、準確地獲取資源。
【圖文】：

院鴕旃剮栽詵⑾制教ń鈉形?縫連接、統(tǒng)一檢索。（2）為了更好的服務用戶，圖書館在進行個性化推薦時必須建立用戶興趣模型。高校圖書館在整合現(xiàn)有資源的同時，還需要有效整合學校相關部門的數(shù)據(jù)資源。如果僅僅是把這些數(shù)據(jù)簡單地堆砌在一起，用戶很難進行有效的知識發(fā)現(xiàn)并得到有價值的信息。（3）這些海量的數(shù)據(jù)如何有效存儲以及如何為用戶提供高速訪問也在挑戰(zhàn)著傳統(tǒng)的存儲方式。2高校圖書館數(shù)字資源及其整合高校圖書館數(shù)字資源涵蓋了中外科技期刊全文期刊、碩博論文、會議論文和書刊等門類齊全的數(shù)據(jù)庫，其結構見圖1。對于這些數(shù)據(jù)庫，若從提高資源利用角度來說，其數(shù)據(jù)的活力與價值就在于數(shù)據(jù)交換中的各類數(shù)據(jù)的聯(lián)動[9]。圖1高校數(shù)字文獻資源整體框架結構為了更好的服務于師生，高校圖書館必須整合高校各級部門數(shù)據(jù)，如科研部門、教務部門和學工部門，然后進行關聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘和聚合。聚合主要包括三個層次：結構層次、信息層次和語義層次。（1）結構層次上的聚合，主要目的是為了降低資源之間的結構上的異構性[10]。（2）信息層次上的聚合，主要目的是將具有相互關系的信息形成一個有機統(tǒng)一體[10]。（3）語義層次上的聚合，主要目的是實現(xiàn)數(shù)據(jù)的融合并產(chǎn)生新的數(shù)據(jù)信息供用戶使用。由于高校各部門的數(shù)據(jù)資源具有較強的異構性，因此，構建基于高校圖書館的大數(shù)據(jù)挖掘與分析決策體系，需要對各部門中各類數(shù)據(jù)進行采集、抽娶清洗、關聯(lián)、分析，發(fā)掘出數(shù)據(jù)的潛在價值，為高校圖書館的發(fā)展提供夯實的分析決策驅動模型，并為高校及圖書館的管理者提供決策與分析基礎[9]。語義網(wǎng)技術能很好地解決數(shù)字資源的語義描述問題，從而實現(xiàn)數(shù)字資源之間的整合、集成和語義關聯(lián)[10]。語義網(wǎng)技術在圖書館個性化服務系統(tǒng)?

513.2高校圖書館個性化推薦流程高校圖書館主要服務對象是教師和學生，在開展個性化服務時，，首先要通過用戶登錄信息來進行用戶定位，并通過對用戶搜索信息以及用戶所在院系來建立用戶的興趣模型，同時對相關領域或學科的優(yōu)秀學生或科研成果突出教師的數(shù)據(jù)庫進行定位，以此進行關聯(lián)實現(xiàn)對用戶進行個性化推薦。基于語義網(wǎng)技術的高校圖書館個性化推薦流程如圖3所示。趙小榮何勝錢進柳益君錢秀芳：基于語義網(wǎng)技術的高校圖書館個性化知識服務研究ZhaoXiaorong,Hesheng,Qianjin,Liuyijun,Qianxiufang:ResearchontheIndividualizedKnowledgeServiceofUniversityLibrariesBasedonSemanticWebTechnology圖2基于語義網(wǎng)技術的高校數(shù)字圖書館個性化服務應用模式模型圖3基于語義網(wǎng)技術的高校圖書館個性化推薦流程

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