數字圖書館個性化服務研究與實踐——基於新型決策支持係統 9787118083859 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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熊擁軍 著

圖書標籤:

• 數字圖書館
• 個性化服務
• 決策支持係統
• 信息檢索
• 知識管理
• 用戶建模
• 推薦係統
• 數據挖掘
• 圖書情報
• 智能化服務

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齣版社： 國防工業齣版社

ISBN：9787118083859

商品編碼：29657882577

包裝：平裝

齣版時間：2012-09-01

基本信息

書名:數字圖書館個性化服務研究與實踐——基於新型決策支持係統

定價：58.00元

售價：39.4元,便宜18.6元,摺扣67

作者:熊擁軍

齣版社：國防工業齣版社

齣版日期：2012-09-01

ISBN：9787118083859

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版次：1

裝幀：平裝

開本：16開

商品重量：0.241kg

編輯推薦

內容提要

《數字圖書館個性化服務研究與實踐--基於新型決策支持係統》(作者熊擁軍、張建中、袁小一、黃湘林)針對目前數字圖書館個性化服務存在著數據分析能力缺、信息孤島現象和個性化服務單一等問題，將數據倉庫、聯機分析和數據挖掘等新型決策支持技術應用到數字圖書館個性化服務係統，並結閤計算機信息管理技術，進行數字圖書館個性化服務理論和實踐的研究。《數字圖書館個性化服務研究與實踐--基於新型決策支持係統》在全麵分析數字圖書館個性化服務研究現狀的基礎上，運用數據分析和挖掘技術對讀者、資源及資源訪問數據進行分析和挖掘，基於新型決策支持技術來設計數字圖書館個性化服務係統；介紹瞭數據倉庫、數據挖掘和聯機分析的原理和技術方法，重點分析瞭數字圖書館數據倉庫係統的設計、資源訪問多維數據模型構建、讀者興趣模型設計、資源訪問數據的分析與挖掘、資源推薦技術以及在數字圖書館個性化服務係統中的應用實踐。本書的理論和實踐研究，可供信息管理理論界和信息技術服務部門相關人員參考。

目錄

章　緒論
　1．1　技術背景
　1．2　行業背景
　1．3　研究目的和意義
　1．4　國內外研究現狀
　1．4．1　國外個性化服務係統研究現狀
　1．4．2　國內個性化服務係統研究現狀
　1．4．3　國內外個性化服務係統比較分析
　1．5　參考文獻
第2章　數字圖書館概述
　2．1　數字圖書館的起源與發展
　2．2　數字圖書館的含義和特徵
　2．2．1　數字圖書館的含義
　2．2．2　數字圖書館的特點
　2．3　數字圖書館與傳統圖書館的關係
　2．3．1　數字圖書館為傳統圖書館帶來的機遇和挑戰
　2．3．2　數字圖書館與傳統圖書館的比較分析
　2．4　數字圖書館建設現狀及發展趨勢
　2．4．1　國外數字圖書館的建設現狀
　2．4．2　國內數字圖書館的建設現狀
　2．4．3　數字圖書館發展趨勢
　2．5　數字圖書館關鍵技術
　2．6　小結
　2．7　參考文獻
第3章　數字圖書館個性化服務概述
　3．1　數字圖書館個性化服務問題的提齣
　3．2　數字圖書館個性化服務的概念
　3．3　數字圖書館個性化服務的特徵
　3．4　數字圖書館個性化服務體係結構
　3．5　數字圖書館個性化服務的方式
　3．6　數字圖書館個性化服務的關鍵問題
　3．7　小結
　3．8　參考文獻
第4章　基於新型決策支持係統的數字圖書館個性化服務
　4．1　新型決策支持係統概述
　4．1．1　新型的決策支持係統的基本結構
　4．1．2　數據倉庫技術
　4．1．3　聯機分析處理技術
　4．1．4　數據挖掘技術
　4．1．5　數據的ETL技術
　4．1．6　數據倉庫、聯機分析和數據挖掘的關係
　4．2　基於DSS的數字圖書館個性化服務係統體係結構
　4．3　基於DSS的數字圖書館個性化服務係統功能模型
　4．4　小結、
　4．5　參考文獻
第5章　數字圖書館數據倉庫係統設計
　5．1　數據倉庫設計技術概述
　5．1．1　數據倉庫設計基本過程
　5．1．2　數據倉庫主題選取
　5．1．3　數據倉庫維度建模
　5．1．4　數據倉庫中數據組織
　5．2　數字圖書館數據倉庫功能需求分析
　5．2．1　數字圖書館數據倉庫主題分析
　5．2．2　讀者主題功能需求
　5．2．3　資源主題功能需求
　5．2．4　資源訪問主題功能需求
　5．3　數字圖書館數據倉庫維度建模
　5．3．1　數字圖書館數據倉庫可利用數據
　5．3．2　數據倉庫粒度的確定及數據分割
　5．3．3　數據倉庫主題涉及的維度分析
　5．3．4　數據倉庫各主題的星形維度設計
　5．4　數字圖書館數據倉庫數據的ETL
　5．4．1　數字圖書館數據倉庫創建過程
　5．4．2　數字圖書館數據倉庫ETL數據抽取機製
　5．4．3　數字圖書館數字倉庫ETL體係結構
　5．5　小結
　5．6　參考文獻
第6章　數字圖書館個性化服務用戶模型
　6．1　用戶模型相關理論
　6．2　數字圖書館用戶信息行為的收集
　6．2．1　用戶信息行為收集
　6．2．2　用戶信息行為收集中應注意的問題
　6．3　基於資源分類樹的數字圖書館用戶興趣模型
　6．3．1　讀者興趣模型結構
　6．3．2　讀者興趣模型設計
　6．4　基於本體的數字圖書館用戶興趣模型
　6．4．1　基於本體的用戶模型架構
　6．4．2　基於本體的用戶模型錶示方法
　6．4．3　聚類與分類相結閤的用戶興趣抽取方法
　6．4．4　漸進遺忘和滑動窗口相結閤的興趣更新方法
　6．5　基於用戶檢索行為的數字圖書館用P興趣模型
　6．5．1　基於用戶檢索行為的用戶建模技術
　6．5．2　基於用戶檢索行為的用戶興趣建模
　6．6　小結
　6．7　參考文獻
第7章　數字圖書館個性化服務數據分析與挖掘
　7．1　文獻資源的聯機分析處理
　7．1．1　資源的多維數據需求分析
　7．1．2　資源訪問多維數據立方體建立
　7．1．3　資源訪問多維數據分析
　7．2　文獻資源的關聯挖掘
　7．2．1　關聯規則挖掘技術
　7．2．2　文獻資源的關聯挖掘過程
　7．3　數字圖書館讀者群劃分
　7．3．1　基於關聯挖掘的讀者群劃分
　7．3．2　基於高維聚類分析方法的讀者群劃分
　7．4　小結
　7．5　參考文獻
第8章　數字圖書館個性化服務信息推薦技術
　8．1　信息推薦技術相關理論
　8．1．1　信息推薦係統概述
　8．1．2　基於內容的推薦係統
　8．1．3　協同過濾推薦係統
　8．1．4　混閤推薦係統
　8．1．5　推薦係統相關問題
　8．1．6　推薦係統的評價
　8．2　基於內容過濾的個性化信息推薦
　8．2．1　基於內容過濾的推薦方法
　8．2．2　內容過濾中用戶興趣及資源模型錶達
　8．2．3　基於內容過濾的文獻資源推薦算法
　8．2．4　基於內容過濾的推薦算法實驗分析
　8．3　基於協同過濾的個性化信息推薦
　8．3．1　協同過濾原理
　8．3．2　基於模型的協同過濾算法
　8．3．3　基於內存的協同過濾算法
　8．3．4　協同過濾算法分析與優化方法
　8．4　基於混閤模式的個性化信息推薦
　8．4．1　混閤推薦模式概述
　8．4．2　混閤推薦模式用戶興趣模型建立
　8．4．3　混閤推薦模式係統模型
　8．5　小結
　8．6　參考文獻
第9章　數字圖書館個性化服務係統應用實踐
　9．1　數字圖書館個性化服務係統需求
　9．2　數字圖書館個性化服務係統功能模塊
　9．3　數字圖書館個性化推薦服務功能分析
　9．4　數字圖書館個性化推送服務功能分析
　9．5　數字圖書館個性化服務功能實現
　9．5．1　係統開發工具和運行環境
　9．5．2　個性化服務原型係統展現
　9．6　小結
　9．7　參考文獻

作者介紹

文摘

序言

《智慧圖書館：信息發現與個性化導航的革新》 內容概述： 本書深入探討瞭現代圖書館如何通過技術革新，實現從傳統的信息倉儲嚮主動式知識服務平颱的轉型。核心內容聚焦於如何構建一個更加智能化、用戶導嚮的圖書館服務體係，旨在提升信息資源的利用效率，滿足不同用戶群體的個性化信息需求。全書圍繞“信息發現”與“個性化導航”兩大關鍵主題展開，輔以豐富的案例分析和實踐指導，為圖書館從業人員、信息科學研究者以及對智慧圖書館發展感興趣的讀者提供瞭一套係統性的理論框架與實踐路徑。 第一章 智慧圖書館的時代背景與發展趨勢 本章首先迴顧瞭信息時代的演進，以及技術進步（如大數據、人工智能、雲計算、物聯網等）對圖書館服務提齣的挑戰與機遇。深入分析瞭用戶行為模式的轉變，即用戶不再僅僅是被動地檢索信息，而是期望圖書館能夠主動推送、精準匹配、個性化定製其所需信息。在此基礎上，闡述瞭智慧圖書館的核心理念，強調其以用戶為中心，通過技術賦能，實現信息服務的智能化、人性化與高效化。章節詳細探討瞭智慧圖書館在信息聚閤、知識組織、用戶畫像、推薦算法、知識服務等方麵的最新發展趨勢，並預測瞭未來智慧圖書館可能呈現的形態，如沉浸式閱讀空間、虛擬谘詢服務、跨平颱信息聯動等。 第二章 信息發現機製的重塑：超越關鍵詞檢索 傳統圖書館的信息發現主要依賴於關鍵詞檢索，這種方式在海量信息麵前顯得力不從心，且難以捕捉用戶潛在的需求。本章詳細介紹瞭構建更強大的信息發現機製的必要性與方法。內容涵蓋： 語義分析與知識圖譜構建： 探討如何利用自然語言處理（NLP）技術理解用戶查詢背後的真實意圖，超越字麵意思的匹配。詳細介紹知識圖譜的構建方法，包括實體抽取、關係抽取、本體構建等，以及如何利用知識圖譜實現概念層麵的關聯與發現，打破信息孤島。 多模態信息融閤： 分析如何將文本、圖像、音頻、視頻等不同形式的信息進行有效整閤，實現更全麵的信息檢索。例如，如何通過圖像識彆技術發現與用戶關注主題相關的圖片，或通過音頻分析技術定位演講或播客中的關鍵信息。 上下文感知檢索： 強調在檢索過程中考慮用戶所處的環境、曆史行為、任務目標等上下文信息，從而提供更精準的檢索結果。例如，為正在撰寫畢業論文的學生提供與學術研究相關的最新文獻，為企業研發人員提供行業技術動態分析。 智能推薦係統理論基礎： 深入講解推薦係統的基本原理，包括協同過濾（基於用戶行為相似性或物品相似性）、基於內容的推薦（基於物品本身的屬性）、混閤推薦等多種模型。分析不同推薦算法的優缺點及其適用場景。 第三章 個性化導航：為用戶量身定製的信息路徑 個性化導航是智慧圖書館服務的重要體現，其核心在於理解個體用戶的需求、偏好與習慣，並為其規劃最佳的信息獲取路徑。本章重點闡述瞭實現個性化導航的關鍵技術與策略： 用戶畫像建模： 詳細介紹構建用戶畫像的方法，包括數據采集（如用戶藉閱記錄、檢索曆史、瀏覽行為、注冊信息、社交媒體互動等）、數據清洗與預處理、特徵工程（如用戶興趣標簽、知識領域模型、閱讀能力評估等）、以及用戶畫像的錶示與更新。 行為分析與意圖預測： 闡述如何通過分析用戶的行為數據，預測其短期與長期的信息需求。例如，通過用戶近期對某個主題的頻繁檢索，預測其可能對該主題的深入研究感興趣。 個性化推薦算法應用： 將第二章介紹的推薦係統理論應用於實際場景。詳細說明如何根據用戶畫像和實時行為，為用戶推薦相關的圖書、期刊文章、數據庫、研究報告、甚至是圖書館活動。分析如何進行冷啓動推薦、發掘用戶潛在興趣、以及避免信息繭房效應。 自適應界麵與信息呈現： 探討如何根據用戶的知識水平、信息獲取習慣、設備類型等，動態調整圖書館係統的界麵布局、信息展示方式、搜索結果排序等，提供更符閤用戶習慣的交互體驗。例如，為初學者提供更詳細的解釋和引導，為專傢提供更快捷的檢索通道。 知識路徑規劃： 介紹如何為用戶構建完整的知識學習路徑，將相關的資源組織成一個連貫的學習序列，幫助用戶係統性地掌握某個領域的知識。 第四章 新型決策支持係統在智慧圖書館中的角色 本章將重點探討新型決策支持係統（Decision Support System, DSS）如何賦能智慧圖書館，使其能夠做齣更明智、更有效的服務決策。 DSS的基本概念與類型： 介紹DSS的定義、功能、構成要素以及不同類型（如數據驅動型DSS、模型驅動型DSS、知識驅動型DSS）。 DSS在圖書館管理中的應用： 詳細闡述DSS如何應用於圖書館的各個層麵，例如： 資源管理決策： 基於用戶需求分析和資源利用率，指導采購、訂購、退訂等決策，優化館藏結構。 服務優化決策： 分析用戶反饋、服務滿意度數據，識彆服務瓶頸，改進服務流程。 營銷與推廣決策： 根據用戶畫像和興趣，精準推送圖書館服務和資源，提高利用率。 空間與設施規劃決策： 分析用戶在館內的行為模式，優化空間布局，提升讀者體驗。 人員與預算分配決策： 基於服務需求和資源投入産齣比，進行資源配置。 構建麵嚮智慧圖書館的DSS： 介紹構建適用於智慧圖書館的DSS的關鍵技術與方法，包括數據集成、數據分析模型、可視化工具、以及與現有圖書館係統的集成。 案例分析： 通過具體案例展示DSS在解決實際圖書館管理問題中的成功應用，例如，如何利用DSS分析用戶藉閱偏好，預測熱門圖書，從而優化采購策略；或如何利用DSS評估不同推廣活動的效果，選擇最優的營銷方案。 第五章 關鍵技術與實現路徑 本章聚焦於支撐智慧圖書館實現信息發現與個性化導航的關鍵技術。 大數據技術： 介紹如何利用Hadoop、Spark等大數據處理技術，對海量的用戶行為數據、資源數據進行存儲、管理和分析。 人工智能與機器學習： 深入探討機器學習在推薦算法、用戶畫像構建、自然語言處理、知識圖譜構建等方麵的應用。詳細介紹深度學習在圖像識彆、文本理解等方麵的最新進展。 雲計算與分布式係統： 闡述如何利用雲計算提供可擴展、彈性的計算與存儲資源，以及如何構建分布式係統以支持大規模用戶訪問和復雜的數據處理。 物聯網（IoT）技術： 探討IoT在智慧圖書館中的應用，例如，通過傳感器監測讀者在館內的活動，優化空間利用；通過智能設備實現圖書定位與追蹤。 用戶界麵與交互設計： 強調用戶體驗在智慧圖書館建設中的重要性，介紹如何設計直觀、易用、富有吸引力的用戶界麵，並結閤人機交互的最新研究成果。 第六章 實踐案例與挑戰分析 本章通過國內外智慧圖書館建設的成功案例，展現理論在實踐中的應用。 案例研究： 分析若乾典型智慧圖書館的建設模式、技術應用、服務特色、以及取得的成效。例如，分析某個大學圖書館如何利用大數據分析優化學科服務，或某個公共圖書館如何通過個性化推薦吸引更多讀者。 實踐中的挑戰： 深入剖析在智慧圖書館建設過程中可能麵臨的挑戰，包括： 數據隱私與安全問題： 如何在利用用戶數據的同時，保障用戶隱私安全。 技術集成與互操作性： 如何將不同廠商、不同技術體係的係統進行有效集成。 人纔隊伍建設： 如何培養具備大數據、人工智能、信息科學等復閤型知識背景的圖書館員。 成本投入與效益評估： 如何平衡技術投入與服務效益，並建立科學的評估體係。 用戶接受度與數字鴻溝： 如何剋服用戶在技術使用上的障礙，並關注不同用戶群體之間的數字鴻溝。 第七章 未來展望 本章對智慧圖書館的未來發展進行展望，探討技術進步可能帶來的新變革，以及圖書館在知識服務領域扮演的更重要角色。 更加智能化的信息發現： 預測未來信息發現將更加主動、精準，能夠預測用戶尚未錶達的需求。 深度個性化的知識服務： 展望個性化服務將從信息推薦深化到知識的生成與創造，為用戶提供定製化的知識解決方案。 虛擬與現實融閤的圖書館： 探討虛擬現實（VR）、增強現實（AR）等技術在圖書館場景的應用，構建沉浸式、互動式的學習體驗。 圖書館作為學習者社群的樞紐： 展望圖書館將成為連接學習者、研究者、知識生産者，促進知識交流與協作的平颱。 圖書館在終身學習與創新中的作用： 強調圖書館在信息時代，在賦能個體終身學習、促進社會創新中的關鍵作用。 本書旨在為讀者勾勒齣一幅智慧圖書館發展的清晰藍圖，提供切實可行的技術指南與實踐策略，幫助圖書館界迎接新時代的挑戰，實現信息服務的跨越式發展。

評分☆☆☆☆☆

最近一直在思考如何讓信息獲取的體驗更流暢、更貼閤個人需求。這本《數字圖書館個性化服務研究與實踐》的書名一下就抓住瞭我的眼球。我一直對“個性化”這個詞在信息服務領域的作用深感著迷，尤其是在數字圖書館這樣海量的資源庫中。傳統的搜索方式雖然經典，但往往效率不高，也很難發掘到那些“隱藏的寶藏”。我特彆期待這本書能夠深入探討，究竟是什麼樣的“新型決策支持係統”能夠支撐起如此精細化的個性化服務。是基於機器學習的推薦算法？還是利用大數據分析用戶的行為模式？亦或是結閤瞭某種形式的專傢係統，能夠模擬圖書館員的專業判斷？我希望書中能有一些具體的框架、模型或者技術路綫圖，讓我們這些對數字圖書館發展感興趣的讀者，能夠窺見一斑。而且，“實踐”二字也讓我充滿期待，希望能看到一些真實的案例分析，瞭解這些理論是如何在實際的圖書館環境中落地生根，並取得成效的。

評分☆☆☆☆☆

這本書我早就關注瞭，書名聽起來就很有科技感，尤其“新型決策支持係統”這個概念，讓我對數字圖書館的智能化發展充滿瞭好奇。一直以來，大傢都覺得圖書館是靜態的藏書空間，但如果能結閤強大的技術手段，讓它變得“懂你”，那體驗簡直是顛覆性的。我特彆想知道，作者是如何將決策支持係統這樣一個偏嚮商業、金融領域的概念，巧妙地融入到圖書館的服務設計中去的。我想象著，未來我可以不用再大海撈針地搜索，而是係統能根據我的閱讀習慣、研究方嚮，甚至我可能感興趣但還沒發現的書籍，主動推薦給我。這種“主動服務”的模式，對於學術研究者、終身學習者來說，絕對是效率和質量的雙重提升。當然，我也好奇這個“新型”之處體現在哪裏？是算法的革新，還是數據分析的深度？又或者是在用戶畫像的構建上有什麼獨到之處？總之，我希望這本書能提供一些具體的實現路徑和案例，讓我看到這種個性化服務不再是空中樓閣，而是觸手可及的現實。

評分☆☆☆☆☆

隨著技術的發展，數字圖書館的形態也在不斷演進，而“個性化服務”無疑是未來發展的關鍵方嚮之一。這本書的齣現，恰好契閤瞭我對這一領域濃厚的興趣。我特彆好奇書中是如何界定和構建“新型決策支持係統”的。一個好的決策支持係統，能夠幫助圖書館管理者更好地理解用戶需求，優化資源配置，提升服務質量。而將其應用於“個性化服務”，更是將這種優化推嚮瞭一個新的高度。我設想，係統能夠通過分析用戶的藉閱曆史、瀏覽記錄、甚至是檢索關鍵詞，來構建齣精準的用戶畫像，並基於此提供高度定製化的內容推薦、信息推送，甚至是學習路徑規劃。我希望書中能詳細闡述這個“新型”係統在數據采集、處理、分析以及應用等各個環節的設計理念和技術實現。另外，對於“實踐”部分，我非常期待看到書中能夠提供一些具體的落地案例，分享在實際運營中遇到的挑戰、解決方案以及取得的成效，這樣能讓我對這一理論有更直觀和深刻的理解。

評分☆☆☆☆☆

我一直對圖書館的智能化發展充滿憧憬，尤其是在信息爆炸的時代，如何讓數字圖書館更好地服務於每一位讀者，一直是大傢關注的焦點。這本書的標題，尤其是“新型決策支持係統”這幾個字，著實讓我眼前一亮。我非常好奇，作者是如何將決策支持係統這樣一個在商業和管理領域應用廣泛的概念，巧妙地融入到數字圖書館的服務設計之中。我想象著，一個真正智能化的數字圖書館，應該能夠“讀懂”讀者的需求，不僅僅是提供搜索功能，更能主動地進行信息推薦，甚至可以根據讀者的研究方嚮和興趣，量身定製學習資源。我特彆期待書中能夠深入探討，這個“新型”的決策支持係統究竟是如何運作的，它在數據分析、用戶畫像構建、以及推薦算法等方麵，是否有什麼突破性的創新？同時，“實踐”這個詞也讓我對這本書充滿瞭期待，希望能看到一些具體的案例分析，瞭解這些理論是如何在現實的圖書館環境中得以應用的，以及由此帶來的實際效果。

評分☆☆☆☆☆

數字圖書館的未來發展，離不開技術的革新，而“個性化服務”更是提升用戶體驗的關鍵。這本書的齣現，讓我看到瞭這一領域的最新探索。我尤其關注書中所提到的“新型決策支持係統”，它聽起來就充滿瞭科技感和前瞻性。我非常好奇，這個係統究竟是如何幫助數字圖書館實現“懂你”的服務。是基於深度學習的推薦算法？還是運用瞭某種先進的數據挖掘技術來理解用戶的潛在需求？亦或是通過對用戶行為模式的細緻分析，來提供更加精準的信息推送和資源導航？我希望這本書能夠詳細闡述這一新型係統的架構、核心技術以及關鍵的實現路徑。此外，“實踐”這個詞讓我對接下來的內容充滿瞭期待，我渴望瞭解在真實的數字圖書館環境中，這一係統是如何被部署和應用的，它麵臨過哪些挑戰，又取得瞭哪些令人矚目的成果。我希望能從中獲得一些可藉鑒的經驗和啓示，為未來的數字圖書館建設提供思路。