從分析社交閱讀的發(fā)展過程和現實應用入手,以關聯數據為主要研究和發(fā)布手段,構建針對高校圖書館的社交閱讀體系并進行原型驗證,探討關聯數據在高校圖書館社交閱讀中的實踐。通過對高校圖書館流通數據的社交化改造,可以為讀者的借閱行為添加社交屬性;關聯數據的應用可以充分挖掘讀者之間的借閱關系,形成以書籍為媒介的關系網絡;社交屬性與關系網絡的結合可以初步實現高校圖書館社交閱讀網絡。 

【文章來源】：圖書館學研究. 2020,(11)北大核心CSSCI

【文章頁數】：12 頁

【部分圖文】：

使用關聯數據發(fā)掘潛在社交閱讀對象

模型采用層次化模式架構,劃分為數據來源、本體設計、數據轉化和應用四大層次,數據來源層將原有的關系型數據、日志數據等抽象出來,形成構建社交閱讀的基礎元數據與數據關系;本體設計層復用DC、FOAF、DCTERMS、BIBO等本體詞匯表形成本體元數據;數據轉化層則在本體元數據的指導下進行關聯數據的創(chuàng)建與發(fā)布,如命名空間的選取、三元組解析、數據合并、數據標引、噪音數據處理等;應用層進行最后的把控,在確保隱私安全的前提下提供全面的、方便的、快捷的使用途徑。模型體系架構如圖2所示。2.3.1 本體元數據設計

關聯數據的實體命名通過IRIs實現,具有唯一性、可獲取性和可復用性等特點,同時在本體創(chuàng)建過程中也要盡可能地復用已存在的本體規(guī)范。本文共復用DC、DCTERMS、BIBO和FOAF四個本體對社交式閱讀模型進行描述,其命名空間分別為http://www.purl.org/dc/elements/1.1/、http://purl.org/dc/terms/、 http://purl.org/ontology/bibo/和http://xmlns.com/foaf/spec/。其中館藏實體復用bibo:Book進行描述,并擴展bibox:borrowedBy屬性用來描述館藏資源被借閱過程,值域為讀者本體,命名空間為http://purl.org/ontology/bibo/extend/;讀者實體擴展foafx:Reader進行描述,在foaf:Person的基礎上擴展讀者證號(foafx:readerID)、微信號(foafx:wechat)、QQ號(foafx:QQ)和借閱(bibox:borrow),命名空間為http://xmlns.com/foaf/spec/extend/。命名空間構建之后的模型本體如圖3所示。2.3.3 瀏覽與溯源

【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于關聯數據的圖書館、檔案館和博物館數字資源整合模式構建[J]. 周俊燁.  圖書館. 2019(01)
[2]以社交協(xié)同模式改善讀者在線閱讀體驗[J]. 王順箐.  圖書情報工作. 2018(S1)
[3]基于用戶社交網絡分析的高校圖書館主題多樣性閱讀推薦[J]. 柳益君,何勝,吳智勤,趙小榮,習海旭.  圖書情報工作. 2018(08)
[4]基于Drupal的中文古籍書目關聯數據發(fā)布研究[J]. 白林林,祝忠明.  圖書情報工作. 2017(04)
[5]社交因素對用戶移動閱讀持續(xù)使用的影響研究[J]. 趙婉穎.  圖書館學研究. 2016(20)
[6]基于關聯數據的圖書館信息挖掘與揭示[J]. 劉愛琴,王慧滿,尚珊.  圖書館. 2016(09)
[7]關聯數據中CNMARC到RDF的映射實現[J]. 白林林,賈君枝.  國家圖書館學刊. 2015(04)
[8]關聯數據中CNMARC到MARC21的映射實現[J]. 賈君枝,白林林.  國家圖書館學刊. 2015(04)
[9]基于DHC的數字圖書館深層關聯數據創(chuàng)建與發(fā)布研究[J]. 王忠義,夏立新,石義金,鄭森茂.  情報科學. 2015(05)
[10]圖書館數字閱讀社交服務策略[J]. 付躍安.  圖書館論壇. 2015(03)

碩士論文
[1]社交閱讀的轉向[D]. 杜耀宗.安徽大學 2018
[2]社交式閱讀的文化探析[D]. 銀杉.天津師范大學 2018
[3]互動儀式鏈視角下的微信讀書APP[D]. 楊文慶.云南大學 2018



本文編號：3378610