張亞南

[摘 要]本篇文章主要針對數字圖書館個性化服務的探索進行了全面詳細的探討，以期為我國圖書館建設完善作出貢獻。

[關鍵詞]數字圖書館；個性化服務；服務模式；探索

前言

由于時代的不斷發(fā)展和信息技術的普及，傳統的閱讀模式和圖書館管理模式已經不能夠與當前社會的發(fā)展和人們對閱讀的需求相適應，建立具有個性化的、多功能的、高效性的數字圖書館，成為了圖書館發(fā)展的必然趨勢。所以，當前調整圖書館服務模式、加入個性化的服務理念，是促進圖書館事業(yè)發(fā)展和滿足用戶需求的重要任務。下面我們就針對數字圖書館的個性化服務進行具體的分析和討論。

1.個性化服務定義

所謂的個性化服務實際上是指圖書館管理者要根據用戶所提出的具體要求制定和執(zhí)行特殊的信息服務，滿足不同用戶的不同需求。同時也可以通過對用戶的閱讀習慣、個性應用等特點對客戶的需求進行主動的滿足，為個體用戶提供具有個性的信息服務。這種個性化的服務模式和傳統的圖書館服務模式存在著本質上的區(qū)別，他們所重點服務的對象也大不相同。所以，數字圖書館的個性化服務將是圖書館提升自身服務質量的重要途徑和促進圖書館發(fā)展的必要內容

2.數字圖書館發(fā)展歷程以及個性化服務

在數字圖書館的不同發(fā)展階段，它的研究項目和具體的服務模式也存在著一定的差異。

2.1資源的數字化階段

數字圖書館在資源的數字化階段的主要內容包括：進行數字化的對象的篩選、管理文獻的原始數據、建立標準的體系對文獻的格式進行統一、對數字資源庫進行組織和管理等等。就當前我國數字圖書館的發(fā)展現狀而言，很多的博物館、圖書館以及檔案館等都是屬于這一范疇的。數字圖書館的資源化階段，其主要的信息服務，是對特定的資源進行數字化的信息服務，這同時也是圖書館數字化信息服務的最基礎內容。

2.2信息集成階段

在數字圖書館的集成階段，主要的研究內容包括對系統結構的分析、系統的具體操作及數字化對象的辨析、開發(fā)式的管理模式的建立、網絡化的數字信息資源的建設等等。在這一階段，數字圖書館的信息服務主要是對當前數字環(huán)境中有價值資源進行合理有效的利用，而這些資源往往都具有著多樣化的特征，這也就使數字圖書館的信息服務在這一階段存在著集大成的特點。能夠將分布的有效數字信息進行空間的系統交換以及服務集成，同時還建立了一種邏輯意義上的服務模式。

2.3用戶信息活動階段

這一階段數字圖書館的研究范疇涉及數字對象與分布式對象代理技術、動態(tài)文獻和動態(tài)文獻集技術、知識組織系統技術、信息協作處理機制、個性化機制、用戶信息系統和信息處理流程中數字化信息資源與服務的嵌入與定制機制等。本階段以用戶信息活動作為信息服務的出發(fā)點和立足點，信息服務基于用戶信息活動而不是信息資源來開展，它為用戶提供了一個智能化、個性化的信息服務。

3.個性化信息服務的主要形式

3.1個性化推送服務

個性化推送服務即個性化定制服務，指用戶按照自己的目的和需求，設定信息的資源類型、表現形式，選取特定的系統服務功能等。其方式大致有兩種：一種是提供定制的Web頁面、信息頻道或信息欄目，實施查詢代理服務；一種是基于電子郵件的信息推送，根據用戶的定制提供相應的信息欄目，定期或不定期地發(fā)送到用戶電子信箱。

3.2個性化推薦服務

個性化推薦服務是一種比較深層次的、主動性和個性化較強的服務方式。它不僅能根據用戶的特性提供具有針對性的信息，還能通過對用戶專業(yè)特征、研究興趣的智能分析而主動向用戶推薦其可能需要的信息。個性化推薦的原理是根據用戶模型尋找與用戶模型匹配的信息，個性化推薦的實質是一種“信息找人”的服務模式，可以減少用戶尋找感興趣信息的時間，提高用戶瀏覽的效率。

3.3個性化信息檢索

個性化檢索是指根據用戶的需求特點進行檢索，并返回與用戶需求相關的檢索結果，其基本思想就是滿足特定用戶的特定需求，是一種體現個性化特征、滿足個性化需求、培養(yǎng)個性化趨勢的信息檢索方法。隨著數字圖書館中信息量的指數級增長，個性化信息檢索越來越受到重視，成為當今數字圖書館信息服務向縱深發(fā)展的一個重要內容。

3.4個性化知識決策服務

個性化知識決策服務是利用數據挖掘、知識發(fā)現等技術，對有用信息內容再進行深層次的分析與挖掘，向用戶提供能夠用于決策支持、智能查詢、科學研究、解決問題的規(guī)則和模式。

4.個性化推薦技術

根據實現途徑，個性化推薦技術可以分為基于內容的推薦、合作推薦和混合推薦。

4.1基于內容的推薦是指通過比較資源與用戶模型的相似程度向用戶推薦信息的方式，是目前個性化推薦的主流。它較多地應用于文本領域，如瀏覽頁面的推薦、新聞組中的新聞推薦等?；趦热莸耐扑]的缺點是不能為用戶發(fā)現新的感興趣的信息，只能推薦與用戶已有興趣相似的信息。

4.2合作推薦與基于內容的推薦不同，合作推薦并不比較資源與用戶模型的相似性，而是通過比較用戶間的相似性來推薦信息。具有相近興趣的用戶被視為一個用戶類。當用戶對某信息感興趣時，該信息就可以推薦給同類的其他用戶。其優(yōu)點是可以發(fā)現用戶可能感興趣的新信息，而不局限于用戶已經感興趣的信息。其缺點是如果一個信息沒有被同類用戶群中的任何用戶瀏覽過，那它就不可能被推薦給該類中的其他用戶。

4.3混合推薦是指既通過比較資源與各個用戶模型的相似度進行基于內容的推薦，又通過相近興趣的用戶群進行合作推薦的一種推薦方式。

5.結束語

綜上所述，數字圖書館的個性化服務是數字圖書館發(fā)展的必然趨勢，個性化的服務能夠使數字圖書館的服務工作質量得到更大意義上的提升，同時也能夠使使用者的信息需求得到最大限度的滿足，是適應社會發(fā)展和科技進步的重要戰(zhàn)略模式。

參考文獻：

[1]賈宏.數字圖書館個性化服務技術述略[J].現代情報.2006（03）

[2]夏南強，張紅梅.基于數據挖掘的數字圖書館個性化服務[J].科技情報開發(fā)與經濟.2006（06）

[3]袁會香.論數字圖書館個性化信息服務[J].情報探索.2006（02）