数字图书馆个性化服务研究与实践——基于新型决策支持系统 9787118083859 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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熊拥军 著

图书标签:

• 数字图书馆
• 个性化服务
• 决策支持系统
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• 用户建模
• 推荐系统
• 数据挖掘
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• 智能化服务

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出版社： 国防工业出版社

ISBN：9787118083859

商品编码：29657882577

包装：平装

出版时间：2012-09-01

基本信息

书名:数字图书馆个性化服务研究与实践——基于新型决策支持系统

定价：58.00元

售价：39.4元,便宜18.6元,折扣67

作者:熊拥军

出版社：国防工业出版社

出版日期：2012-09-01

ISBN：9787118083859

字数：

页码：

版次：1

装帧：平装

开本：16开

商品重量：0.241kg

编辑推荐

内容提要

《数字图书馆个性化服务研究与实践--基于新型决策支持系统》(作者熊拥军、张建中、袁小一、黄湘林)针对目前数字图书馆个性化服务存在着数据分析能力缺、信息孤岛现象和个性化服务单一等问题，将数据仓库、联机分析和数据挖掘等新型决策支持技术应用到数字图书馆个性化服务系统，并结合计算机信息管理技术，进行数字图书馆个性化服务理论和实践的研究。《数字图书馆个性化服务研究与实践--基于新型决策支持系统》在全面分析数字图书馆个性化服务研究现状的基础上，运用数据分析和挖掘技术对读者、资源及资源访问数据进行分析和挖掘，基于新型决策支持技术来设计数字图书馆个性化服务系统；介绍了数据仓库、数据挖掘和联机分析的原理和技术方法，重点分析了数字图书馆数据仓库系统的设计、资源访问多维数据模型构建、读者兴趣模型设计、资源访问数据的分析与挖掘、资源推荐技术以及在数字图书馆个性化服务系统中的应用实践。本书的理论和实践研究，可供信息管理理论界和信息技术服务部门相关人员参考。

目录

章　绪论
　1．1　技术背景
　1．2　行业背景
　1．3　研究目的和意义
　1．4　国内外研究现状
　1．4．1　国外个性化服务系统研究现状
　1．4．2　国内个性化服务系统研究现状
　1．4．3　国内外个性化服务系统比较分析
　1．5　参考文献
第2章　数字图书馆概述
　2．1　数字图书馆的起源与发展
　2．2　数字图书馆的含义和特征
　2．2．1　数字图书馆的含义
　2．2．2　数字图书馆的特点
　2．3　数字图书馆与传统图书馆的关系
　2．3．1　数字图书馆为传统图书馆带来的机遇和挑战
　2．3．2　数字图书馆与传统图书馆的比较分析
　2．4　数字图书馆建设现状及发展趋势
　2．4．1　国外数字图书馆的建设现状
　2．4．2　国内数字图书馆的建设现状
　2．4．3　数字图书馆发展趋势
　2．5　数字图书馆关键技术
　2．6　小结
　2．7　参考文献
第3章　数字图书馆个性化服务概述
　3．1　数字图书馆个性化服务问题的提出
　3．2　数字图书馆个性化服务的概念
　3．3　数字图书馆个性化服务的特征
　3．4　数字图书馆个性化服务体系结构
　3．5　数字图书馆个性化服务的方式
　3．6　数字图书馆个性化服务的关键问题
　3．7　小结
　3．8　参考文献
第4章　基于新型决策支持系统的数字图书馆个性化服务
　4．1　新型决策支持系统概述
　4．1．1　新型的决策支持系统的基本结构
　4．1．2　数据仓库技术
　4．1．3　联机分析处理技术
　4．1．4　数据挖掘技术
　4．1．5　数据的ETL技术
　4．1．6　数据仓库、联机分析和数据挖掘的关系
　4．2　基于DSS的数字图书馆个性化服务系统体系结构
　4．3　基于DSS的数字图书馆个性化服务系统功能模型
　4．4　小结、
　4．5　参考文献
第5章　数字图书馆数据仓库系统设计
　5．1　数据仓库设计技术概述
　5．1．1　数据仓库设计基本过程
　5．1．2　数据仓库主题选取
　5．1．3　数据仓库维度建模
　5．1．4　数据仓库中数据组织
　5．2　数字图书馆数据仓库功能需求分析
　5．2．1　数字图书馆数据仓库主题分析
　5．2．2　读者主题功能需求
　5．2．3　资源主题功能需求
　5．2．4　资源访问主题功能需求
　5．3　数字图书馆数据仓库维度建模
　5．3．1　数字图书馆数据仓库可利用数据
　5．3．2　数据仓库粒度的确定及数据分割
　5．3．3　数据仓库主题涉及的维度分析
　5．3．4　数据仓库各主题的星形维度设计
　5．4　数字图书馆数据仓库数据的ETL
　5．4．1　数字图书馆数据仓库创建过程
　5．4．2　数字图书馆数据仓库ETL数据抽取机制
　5．4．3　数字图书馆数字仓库ETL体系结构
　5．5　小结
　5．6　参考文献
第6章　数字图书馆个性化服务用户模型
　6．1　用户模型相关理论
　6．2　数字图书馆用户信息行为的收集
　6．2．1　用户信息行为收集
　6．2．2　用户信息行为收集中应注意的问题
　6．3　基于资源分类树的数字图书馆用户兴趣模型
　6．3．1　读者兴趣模型结构
　6．3．2　读者兴趣模型设计
　6．4　基于本体的数字图书馆用户兴趣模型
　6．4．1　基于本体的用户模型架构
　6．4．2　基于本体的用户模型表示方法
　6．4．3　聚类与分类相结合的用户兴趣抽取方法
　6．4．4　渐进遗忘和滑动窗口相结合的兴趣更新方法
　6．5　基于用户检索行为的数字图书馆用P兴趣模型
　6．5．1　基于用户检索行为的用户建模技术
　6．5．2　基于用户检索行为的用户兴趣建模
　6．6　小结
　6．7　参考文献
第7章　数字图书馆个性化服务数据分析与挖掘
　7．1　文献资源的联机分析处理
　7．1．1　资源的多维数据需求分析
　7．1．2　资源访问多维数据立方体建立
　7．1．3　资源访问多维数据分析
　7．2　文献资源的关联挖掘
　7．2．1　关联规则挖掘技术
　7．2．2　文献资源的关联挖掘过程
　7．3　数字图书馆读者群划分
　7．3．1　基于关联挖掘的读者群划分
　7．3．2　基于高维聚类分析方法的读者群划分
　7．4　小结
　7．5　参考文献
第8章　数字图书馆个性化服务信息推荐技术
　8．1　信息推荐技术相关理论
　8．1．1　信息推荐系统概述
　8．1．2　基于内容的推荐系统
　8．1．3　协同过滤推荐系统
　8．1．4　混合推荐系统
　8．1．5　推荐系统相关问题
　8．1．6　推荐系统的评价
　8．2　基于内容过滤的个性化信息推荐
　8．2．1　基于内容过滤的推荐方法
　8．2．2　内容过滤中用户兴趣及资源模型表达
　8．2．3　基于内容过滤的文献资源推荐算法
　8．2．4　基于内容过滤的推荐算法实验分析
　8．3　基于协同过滤的个性化信息推荐
　8．3．1　协同过滤原理
　8．3．2　基于模型的协同过滤算法
　8．3．3　基于内存的协同过滤算法
　8．3．4　协同过滤算法分析与优化方法
　8．4　基于混合模式的个性化信息推荐
　8．4．1　混合推荐模式概述
　8．4．2　混合推荐模式用户兴趣模型建立
　8．4．3　混合推荐模式系统模型
　8．5　小结
　8．6　参考文献
第9章　数字图书馆个性化服务系统应用实践
　9．1　数字图书馆个性化服务系统需求
　9．2　数字图书馆个性化服务系统功能模块
　9．3　数字图书馆个性化推荐服务功能分析
　9．4　数字图书馆个性化推送服务功能分析
　9．5　数字图书馆个性化服务功能实现
　9．5．1　系统开发工具和运行环境
　9．5．2　个性化服务原型系统展现
　9．6　小结
　9．7　参考文献

作者介绍

文摘

序言

《智慧图书馆：信息发现与个性化导航的革新》 内容概述： 本书深入探讨了现代图书馆如何通过技术革新，实现从传统的信息仓储向主动式知识服务平台的转型。核心内容聚焦于如何构建一个更加智能化、用户导向的图书馆服务体系，旨在提升信息资源的利用效率，满足不同用户群体的个性化信息需求。全书围绕“信息发现”与“个性化导航”两大关键主题展开，辅以丰富的案例分析和实践指导，为图书馆从业人员、信息科学研究者以及对智慧图书馆发展感兴趣的读者提供了一套系统性的理论框架与实践路径。 第一章 智慧图书馆的时代背景与发展趋势 本章首先回顾了信息时代的演进，以及技术进步（如大数据、人工智能、云计算、物联网等）对图书馆服务提出的挑战与机遇。深入分析了用户行为模式的转变，即用户不再仅仅是被动地检索信息，而是期望图书馆能够主动推送、精准匹配、个性化定制其所需信息。在此基础上，阐述了智慧图书馆的核心理念，强调其以用户为中心，通过技术赋能，实现信息服务的智能化、人性化与高效化。章节详细探讨了智慧图书馆在信息聚合、知识组织、用户画像、推荐算法、知识服务等方面的最新发展趋势，并预测了未来智慧图书馆可能呈现的形态，如沉浸式阅读空间、虚拟咨询服务、跨平台信息联动等。 第二章 信息发现机制的重塑：超越关键词检索 传统图书馆的信息发现主要依赖于关键词检索，这种方式在海量信息面前显得力不从心，且难以捕捉用户潜在的需求。本章详细介绍了构建更强大的信息发现机制的必要性与方法。内容涵盖： 语义分析与知识图谱构建： 探讨如何利用自然语言处理（NLP）技术理解用户查询背后的真实意图，超越字面意思的匹配。详细介绍知识图谱的构建方法，包括实体抽取、关系抽取、本体构建等，以及如何利用知识图谱实现概念层面的关联与发现，打破信息孤岛。 多模态信息融合： 分析如何将文本、图像、音频、视频等不同形式的信息进行有效整合，实现更全面的信息检索。例如，如何通过图像识别技术发现与用户关注主题相关的图片，或通过音频分析技术定位演讲或播客中的关键信息。 上下文感知检索： 强调在检索过程中考虑用户所处的环境、历史行为、任务目标等上下文信息，从而提供更精准的检索结果。例如，为正在撰写毕业论文的学生提供与学术研究相关的最新文献，为企业研发人员提供行业技术动态分析。 智能推荐系统理论基础： 深入讲解推荐系统的基本原理，包括协同过滤（基于用户行为相似性或物品相似性）、基于内容的推荐（基于物品本身的属性）、混合推荐等多种模型。分析不同推荐算法的优缺点及其适用场景。 第三章 个性化导航：为用户量身定制的信息路径 个性化导航是智慧图书馆服务的重要体现，其核心在于理解个体用户的需求、偏好与习惯，并为其规划最佳的信息获取路径。本章重点阐述了实现个性化导航的关键技术与策略： 用户画像建模： 详细介绍构建用户画像的方法，包括数据采集（如用户借阅记录、检索历史、浏览行为、注册信息、社交媒体互动等）、数据清洗与预处理、特征工程（如用户兴趣标签、知识领域模型、阅读能力评估等）、以及用户画像的表示与更新。 行为分析与意图预测： 阐述如何通过分析用户的行为数据，预测其短期与长期的信息需求。例如，通过用户近期对某个主题的频繁检索，预测其可能对该主题的深入研究感兴趣。 个性化推荐算法应用： 将第二章介绍的推荐系统理论应用于实际场景。详细说明如何根据用户画像和实时行为，为用户推荐相关的图书、期刊文章、数据库、研究报告、甚至是图书馆活动。分析如何进行冷启动推荐、发掘用户潜在兴趣、以及避免信息茧房效应。 自适应界面与信息呈现： 探讨如何根据用户的知识水平、信息获取习惯、设备类型等，动态调整图书馆系统的界面布局、信息展示方式、搜索结果排序等，提供更符合用户习惯的交互体验。例如，为初学者提供更详细的解释和引导，为专家提供更快捷的检索通道。 知识路径规划： 介绍如何为用户构建完整的知识学习路径，将相关的资源组织成一个连贯的学习序列，帮助用户系统性地掌握某个领域的知识。 第四章 新型决策支持系统在智慧图书馆中的角色 本章将重点探讨新型决策支持系统（Decision Support System, DSS）如何赋能智慧图书馆，使其能够做出更明智、更有效的服务决策。 DSS的基本概念与类型： 介绍DSS的定义、功能、构成要素以及不同类型（如数据驱动型DSS、模型驱动型DSS、知识驱动型DSS）。 DSS在图书馆管理中的应用： 详细阐述DSS如何应用于图书馆的各个层面，例如： 资源管理决策： 基于用户需求分析和资源利用率，指导采购、订购、退订等决策，优化馆藏结构。 服务优化决策： 分析用户反馈、服务满意度数据，识别服务瓶颈，改进服务流程。 营销与推广决策： 根据用户画像和兴趣，精准推送图书馆服务和资源，提高利用率。 空间与设施规划决策： 分析用户在馆内的行为模式，优化空间布局，提升读者体验。 人员与预算分配决策： 基于服务需求和资源投入产出比，进行资源配置。 构建面向智慧图书馆的DSS： 介绍构建适用于智慧图书馆的DSS的关键技术与方法，包括数据集成、数据分析模型、可视化工具、以及与现有图书馆系统的集成。 案例分析： 通过具体案例展示DSS在解决实际图书馆管理问题中的成功应用，例如，如何利用DSS分析用户借阅偏好，预测热门图书，从而优化采购策略；或如何利用DSS评估不同推广活动的效果，选择最优的营销方案。 第五章 关键技术与实现路径 本章聚焦于支撑智慧图书馆实现信息发现与个性化导航的关键技术。 大数据技术： 介绍如何利用Hadoop、Spark等大数据处理技术，对海量的用户行为数据、资源数据进行存储、管理和分析。 人工智能与机器学习： 深入探讨机器学习在推荐算法、用户画像构建、自然语言处理、知识图谱构建等方面的应用。详细介绍深度学习在图像识别、文本理解等方面的最新进展。 云计算与分布式系统： 阐述如何利用云计算提供可扩展、弹性的计算与存储资源，以及如何构建分布式系统以支持大规模用户访问和复杂的数据处理。 物联网（IoT）技术： 探讨IoT在智慧图书馆中的应用，例如，通过传感器监测读者在馆内的活动，优化空间利用；通过智能设备实现图书定位与追踪。 用户界面与交互设计： 强调用户体验在智慧图书馆建设中的重要性，介绍如何设计直观、易用、富有吸引力的用户界面，并结合人机交互的最新研究成果。 第六章 实践案例与挑战分析 本章通过国内外智慧图书馆建设的成功案例，展现理论在实践中的应用。 案例研究： 分析若干典型智慧图书馆的建设模式、技术应用、服务特色、以及取得的成效。例如，分析某个大学图书馆如何利用大数据分析优化学科服务，或某个公共图书馆如何通过个性化推荐吸引更多读者。 实践中的挑战： 深入剖析在智慧图书馆建设过程中可能面临的挑战，包括： 数据隐私与安全问题： 如何在利用用户数据的同时，保障用户隐私安全。 技术集成与互操作性： 如何将不同厂商、不同技术体系的系统进行有效集成。 人才队伍建设： 如何培养具备大数据、人工智能、信息科学等复合型知识背景的图书馆员。 成本投入与效益评估： 如何平衡技术投入与服务效益，并建立科学的评估体系。 用户接受度与数字鸿沟： 如何克服用户在技术使用上的障碍，并关注不同用户群体之间的数字鸿沟。 第七章 未来展望 本章对智慧图书馆的未来发展进行展望，探讨技术进步可能带来的新变革，以及图书馆在知识服务领域扮演的更重要角色。 更加智能化的信息发现： 预测未来信息发现将更加主动、精准，能够预测用户尚未表达的需求。 深度个性化的知识服务： 展望个性化服务将从信息推荐深化到知识的生成与创造，为用户提供定制化的知识解决方案。 虚拟与现实融合的图书馆： 探讨虚拟现实（VR）、增强现实（AR）等技术在图书馆场景的应用，构建沉浸式、互动式的学习体验。 图书馆作为学习者社群的枢纽： 展望图书馆将成为连接学习者、研究者、知识生产者，促进知识交流与协作的平台。 图书馆在终身学习与创新中的作用： 强调图书馆在信息时代，在赋能个体终身学习、促进社会创新中的关键作用。 本书旨在为读者勾勒出一幅智慧图书馆发展的清晰蓝图，提供切实可行的技术指南与实践策略，帮助图书馆界迎接新时代的挑战，实现信息服务的跨越式发展。

评分☆☆☆☆☆

数字图书馆的未来发展，离不开技术的革新，而“个性化服务”更是提升用户体验的关键。这本书的出现，让我看到了这一领域的最新探索。我尤其关注书中所提到的“新型决策支持系统”，它听起来就充满了科技感和前瞻性。我非常好奇，这个系统究竟是如何帮助数字图书馆实现“懂你”的服务。是基于深度学习的推荐算法？还是运用了某种先进的数据挖掘技术来理解用户的潜在需求？亦或是通过对用户行为模式的细致分析，来提供更加精准的信息推送和资源导航？我希望这本书能够详细阐述这一新型系统的架构、核心技术以及关键的实现路径。此外，“实践”这个词让我对接下来的内容充满了期待，我渴望了解在真实的数字图书馆环境中，这一系统是如何被部署和应用的，它面临过哪些挑战，又取得了哪些令人瞩目的成果。我希望能从中获得一些可借鉴的经验和启示，为未来的数字图书馆建设提供思路。

评分☆☆☆☆☆

随着技术的发展，数字图书馆的形态也在不断演进，而“个性化服务”无疑是未来发展的关键方向之一。这本书的出现，恰好契合了我对这一领域浓厚的兴趣。我特别好奇书中是如何界定和构建“新型决策支持系统”的。一个好的决策支持系统，能够帮助图书馆管理者更好地理解用户需求，优化资源配置，提升服务质量。而将其应用于“个性化服务”，更是将这种优化推向了一个新的高度。我设想，系统能够通过分析用户的借阅历史、浏览记录、甚至是检索关键词，来构建出精准的用户画像，并基于此提供高度定制化的内容推荐、信息推送，甚至是学习路径规划。我希望书中能详细阐述这个“新型”系统在数据采集、处理、分析以及应用等各个环节的设计理念和技术实现。另外，对于“实践”部分，我非常期待看到书中能够提供一些具体的落地案例，分享在实际运营中遇到的挑战、解决方案以及取得的成效，这样能让我对这一理论有更直观和深刻的理解。

评分☆☆☆☆☆

最近一直在思考如何让信息获取的体验更流畅、更贴合个人需求。这本《数字图书馆个性化服务研究与实践》的书名一下就抓住了我的眼球。我一直对“个性化”这个词在信息服务领域的作用深感着迷，尤其是在数字图书馆这样海量的资源库中。传统的搜索方式虽然经典，但往往效率不高，也很难发掘到那些“隐藏的宝藏”。我特别期待这本书能够深入探讨，究竟是什么样的“新型决策支持系统”能够支撑起如此精细化的个性化服务。是基于机器学习的推荐算法？还是利用大数据分析用户的行为模式？亦或是结合了某种形式的专家系统，能够模拟图书馆员的专业判断？我希望书中能有一些具体的框架、模型或者技术路线图，让我们这些对数字图书馆发展感兴趣的读者，能够窥见一斑。而且，“实践”二字也让我充满期待，希望能看到一些真实的案例分析，了解这些理论是如何在实际的图书馆环境中落地生根，并取得成效的。

评分☆☆☆☆☆

这本书我早就关注了，书名听起来就很有科技感，尤其“新型决策支持系统”这个概念，让我对数字图书馆的智能化发展充满了好奇。一直以来，大家都觉得图书馆是静态的藏书空间，但如果能结合强大的技术手段，让它变得“懂你”，那体验简直是颠覆性的。我特别想知道，作者是如何将决策支持系统这样一个偏向商业、金融领域的概念，巧妙地融入到图书馆的服务设计中去的。我想象着，未来我可以不用再大海捞针地搜索，而是系统能根据我的阅读习惯、研究方向，甚至我可能感兴趣但还没发现的书籍，主动推荐给我。这种“主动服务”的模式，对于学术研究者、终身学习者来说，绝对是效率和质量的双重提升。当然，我也好奇这个“新型”之处体现在哪里？是算法的革新，还是数据分析的深度？又或者是在用户画像的构建上有什么独到之处？总之，我希望这本书能提供一些具体的实现路径和案例，让我看到这种个性化服务不再是空中楼阁，而是触手可及的现实。

评分☆☆☆☆☆

我一直对图书馆的智能化发展充满憧憬，尤其是在信息爆炸的时代，如何让数字图书馆更好地服务于每一位读者，一直是大家关注的焦点。这本书的标题，尤其是“新型决策支持系统”这几个字，着实让我眼前一亮。我非常好奇，作者是如何将决策支持系统这样一个在商业和管理领域应用广泛的概念，巧妙地融入到数字图书馆的服务设计之中。我想象着，一个真正智能化的数字图书馆，应该能够“读懂”读者的需求，不仅仅是提供搜索功能，更能主动地进行信息推荐，甚至可以根据读者的研究方向和兴趣，量身定制学习资源。我特别期待书中能够深入探讨，这个“新型”的决策支持系统究竟是如何运作的，它在数据分析、用户画像构建、以及推荐算法等方面，是否有什么突破性的创新？同时，“实践”这个词也让我对这本书充满了期待，希望能看到一些具体的案例分析，了解这些理论是如何在现实的图书馆环境中得以应用的，以及由此带来的实际效果。