蔡家蓉
摘 要：个性化图书信息服务应用技术的日渐发展成熟，及其在现阶段我国高等院校图书馆单位日常教学活动过程中的引入运用，对于现阶段我国高等院校图书馆日常服务性业务活动综合组织开展过程造成了显著且深刻的影响，在一定时期之内深刻影响图书馆目标读者群体的阅读体验活动参与实施方式。本文围绕个性化图书信息服务技术论题，择取两个具体方面展开了简要的分析论述。
关键词：个性化 图书信息服务技术 研究分析
中图分类号：G250 文献标识码：A 文章编号：1674-098X（2017）10（c）-0255-02
伴随着数字图书馆服务应用技术系统在现阶段我国高等院校的广泛充分引入运用，个性化图书信息服务技术在现阶段我国图书馆建设和业务运行过程中的应用价值，逐步引起了我国相关领域基础性研究工作人员的广泛持续密切关注。在个性化图书信息服务模式的具体化的运作过程中；通常会遵照实际面对的学科类型差异，为对象读者群体针对性地调取和提供对应的图书文件信息要素。并且借由对数据过滤技术的有效运用，具体将具备充分应用价值的图书信息资料推送给目标读者，个性化图书信息服务技术系统中，最为关键的技术形态是用户兴趣建模技术和个性化图书信息资料推荐技术，且伴随着图书馆服务应用技术系统的不断发展成熟，实际应用客户数量规模的显著增加，以及高等院校图书馆整体性藏书数量的不断增加，个性化图书信息服务应用技术逐步进入了全新的历史发展阶段。有鉴于此，本文将会围绕个性化图书信息服务技术展开简要的阐释分析。
1 用户兴趣建模技术分析
1.1 读者信息收集方式
1.1.1 显式信息收集方式
所谓显式信息收集方式，就是以指令图书馆目标读者服务对象群体自主填表的业务活动组织实施形式，向图书馆个性化图书信息服务技术系统自主提供有关个人图书资料阅读体验偏好的相关信息，其中具体包含的信息要素类型，主要包含读者的身份属性描述信息，以及读者对图书文献信息资源的评价信息等。这里所说的读者身份属性信息，主要包含读者自身的姓名、性别、年龄、文化程度、兴趣爱好，以及阅读书籍门类偏好等。显式信息收集方式在实际应用过程中的基本特点，在于需要保证和调动读者自身的主动参与行为，且读者自身在保护隐私思想的指导下，往往不会主动提供真实且完整的信息要素，因而在实际获取的信息质量层面存在一定表现程度的缺陷性问题。
1.1.2 隐式信息收集方式
所谓隐式信息收集方式，能够有效且充分地规避和克服在显式信息收集方式应用背景之下，因目标读者群体的主观性参与选择行为所造成的信息真实性局限问题，可以借由对系统内部相关技术功能组件的调动和运用，自动化地完成针对目标性数据信息要素项目的收集和获取技术过程，凭借其本身具备的相对强烈的实时性特点，能够实现对最新生成的数据信息要素类型的及时动态收集获取过程。在这一信息收集技术作业活动的组织开展过程中，隐性信息要素的具体化组成内容，主要包含读者检索记录信息、读者网络资源下载操作行为记录信息，以及Web页面访问行为记录信息等多个具体类型。
1.2 用户兴趣的描述方式
第一，基于内容要素的读者兴趣描述方式。我国学者曾春等人将现代图书馆读者群体中的用户兴趣模型具体划分为如下几个类别：向量空间兴趣模型、类型层次结构兴趣模型、加权语义网兴趣模型、书签与目录结构兴趣模型。所谓向量空间兴趣模型，就是要基于用户充分感兴趣的特征向量，针对特定读者实际具备的兴趣特点展开分析描述，继而在充分有效运用基于内容要素考虑层面背景之上的过滤应用系统基础之上，针对读者展开科学化且合理化的内容素材要素选取推荐行为。比如在TF-IDF技术的应用背景之下，能够具体将特定化读者的兴趣特征向量处理成权重向量的具体表现项目形式，并通过规范化和程序化的的计算处理分析手段，具体确认每个单一化特征向量元素在基础模型设计运用过程中所占据的数量权重，继而确保实际获取的技术性测算描述工作成果，能够切实具备稳定且充分的科学性和稳定性。IfWeb以及SiteIF应用技术系统，实现了对加权语义网模型分析技术系统的充分引入结合，而加权语义网模型分析技术系统，本身实现了对传统的长期运用的VSM技术模型的有效且充分的扩展和运用，充分考虑和关注了特征性兴趣描述向量元素之间的相互性数学制约关系，以及上下文逻辑关系结构特征。
第二，基于评分要素的读者兴趣描述方式。基于评分要素的读者兴趣描述方式在具体化的技术应用过程中，通常倾向于将读者实际展现的图书文献信息资源要素阅读体验性兴趣，表示为一种具备特定化形制表现特征的“读者-项目评分矩阵”，且在常规性的协同过滤推荐应用技术系统中，获取了稳定且充分的实际技术应用空间，且该种兴趣描述方式在实际应用过程中，通常不需要依赖项目要素本身具备的基础性特征，仅需要运用用户在评分数据信息结果计算处理过程中的基础相似性。
2 个性化推荐技术分析
所谓基于内容要素层面的个性化阅读文献信息要素个性化推荐技术，其基本的学理内涵，就是要针对系统内部已经吸纳的目标性读者用户群体，结合其在过往使用系统过程中，已经明确展现的图书文献信息资料阅读感知兴趣，为其针对性地调取和推荐与其实际展现的阅读兴趣特征相同和相近的图书文献阅读信息资源要素。
早在20世纪60年代的历史性时间阶段，技术研究人员Gerard Salton借由对向量空间模型（Vector Space Modek，VSM）的运用，针对目标性读者群体的基础阅读体验兴趣展开了简要化且系统化的阅读分析，之后基于TF-IDF技术（term-freqiency-inverse-document-frequency），切实将之前已经获取的网络信息资源要素转化处理成了VSM表现形式，并借由后续开展的相似性数学计算处理，获取了最终的研究成果。
3 结语
针对个性化图书信息服务技术论题，本文择取用户兴趣建模技术分析，以及个性化推荐技术分析，两个具体方面展开了具体的分析论述，旨意为相关领域的基础性研究人员构筑和提供经验性参考借鉴支持条件。个性化图书信息应用技术的日渐发展成熟，及其在现阶段我国高等院校图书馆日常业务运行过程中的引入运用，对于保障和支持我国图书馆信息服务实践工作综合性组织实施效能的不断改善优化具有重要意义。
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