论文基于多源数据融合的数字图书馆用户偏好挖掘模型，该文是数字图书馆相关论文范本和数字图书馆和偏好和多源相关本科毕业论文范文.
【摘 要】数字图书馆是图书馆发展的新形态,构建用户偏好模型可以帮助图书馆实现个性化的信息推送服务,提高数字图书馆的服务质量.用户偏好挖掘模型需要从资源聚合层、用户分析层、服务推送层三个层面进行设计,并通过多源数据融合的方式,构建出大数据环境下的数据挖掘模型.
【关键词】多源数据融合；数字图书馆；用户偏好；数据挖掘
数字图书馆是图书馆适应数字化需求后的新形态,它让图书馆摆脱了原有纸质资源和空间的限制,让人们可以足不出户地查询和借阅自己所需的资源.用户偏好挖掘是数字图书馆开展精准化服务的关键,用户的情感需要、学科背景、兴趣爱好等都可能影响用户的偏好.因此,在数字化环境下,图书馆可以把用户的背景信息数据化,通过多源融合的方式,构建数字图书馆用户偏好模型,为数字图书馆服务提供参考性的框架.具体而言,数字图书馆用户偏好挖掘模型可以从资源聚合层、用户分析层、服务推送层三个方面进行设计.
一、数字图书馆的资源聚合层
数字图书馆的资源是用户偏好挖掘的基础,因此,数字图书馆首先要对自己拥有的资源及其背景数据进行挖掘,生成资源评价模型.例如,图书馆可以把文津图书奖、诺贝尔文学奖、图书销量排行榜、用户借阅排行榜、用户评价等信息进行量化,然后给这些变量设置不同的权重,量化数据,形成特定的数据表示和关系框架,即可构建出图书馆资源评价模型.
如何采集资源评价信息,如何对信息进行量化,如何表达信息之间的关系是构建资源评价模型的关键所在.数字图书馆除了可以从传统的渠道采集信息以外,还可以从论坛、微博、、微信公众号等网络社交平台实时采集所需数据,必要时还可以通过问卷调查的方式搜集用户对特定资源的评价.通过多源的采集方式,数字图书馆可以获得最客观、最实时的资源评价信息.
当评价信息采集完以后,我们还需要对这些信息进行量化和表示.常用的方法包括向量空间法、二维矩阵法、本体表示法等.向量空间法可以显示资源在某一评价模块中的重要程度,如权威性、易读性、文学性、专业性等.二维矩阵法主要用于用户对资源的评价,如用户对资源的兴趣、内容、可访问性等.本体表示法是一种结合用户行为、用户场景和用户需求的表示方式,这一模型需要结合用户分析层进行构建.
二、数字图书馆的用户分析层
用户分析层是用户偏好挖掘模型中的核心层.数字图书馆需要把握用户的行为特征和背景数据,才能实现精准化的信息推送.用户数据分析可以从用户场景、社交环境、用户特征三大方面进行分析.在用户场景方面,图书馆要结合用户使用资源的背景进行分析,如用户的类型、所需资源的属性、查找资源的目的、访问数字图书馆的终端设备等,特别是在查找资源的目的方面,不同的用户需求会对用户满意度造成不同影响.
在社交环境方面,图书馆需要了解用户的生活圈子及其文化背景.例如,同一计算机专业的学生对资源的需求也可能不同.一些家庭富裕的学生,由于平常接触的科技产品较多,因此他们希望获取更多有关科技产品方面的信息.一些农村家庭的学生,则希望通过数字图书馆了解网络技术,建立网络销售渠道,帮助自己的家乡销售农产品.
在用户特征方面,用户的统计学特征、学习风格、行为特征等都会影响用户使用数字图书馆的体验.统计学特征是指性别、年龄、学历、职业等常见的用户信息.学习风格是指用户倾向于自主学习还是讨论学习.行为特征是指数字图书馆访问记录、访问时间、访问时长、下载量、*数据等,这些数据可以帮助我们在合适的时间和场景为用户推送合适的信息.
三、数字图书馆的信息推送层
基于多源数据的抽取聚合,我们可以构建出用户偏好模型,并应用于数字图书馆的服务当中,个性化信息推送是常见的服务形式.在大数据环境下,如何从用户所想挖掘出用户所需是信息推送的关键.例如,用户在搜索有关“鱼类生态养殖”方面的信息时,我们可以通过对用户日常的搜索行为和社交背景进行分析,精准地推送了一篇题为“鱼类标准化生态养殖推荐——黄颡鱼”的信息,让用户发现商机,实现数字图书馆的价值.
综上所述,数字图书馆用户偏好挖掘模型的构建需要我们收集大量的信息和数据.在大数据时代,新出现的数据采集、分析和挖掘技术,可以减轻我们在构建模型过程中的负担,如HDFS、MapReduce、Dspace等.这些工具可以对非结构化的数据进行分析,生成可视化的分析模型,提高用户偏好模型的可操作性和可读性.数字图书馆应该在原有的图书馆系统中,逐步应用这些技术,并招募一些大数据分析和挖掘人才,通过多源数据融合完善数字图书馆的用户挖掘模型的构建.
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参考文献：
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