数字图书馆个性化服务方式综述

【内容提要】本文比较全面地综述了现行数字图书馆个性化服务的几种方式，并通过MyLibrary实例对这些具体方式的集成化运用加以探讨，以期从中找出数字图书馆个性化服务的有效模式，为构建可互操作的现实数字图书馆个性化服务系统提供参考

数字图书馆个性化服务是基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好、特点及用户特定的需求，来向用户提供满足其个性化需求的信息内容和系统功能的一种服务。它首先应该是一种能够满足数字图书馆用户的个体信息需求的服务，即根据用户提出的明确要求提供信息服务，或通过对用户个性、使用习惯的分析而主动地向用户提供其可能需要的信息服务；其次，应该是一种培养个性，引导需求的服务，这样可以帮助个体培养个性、发现个性，引导需求，促进社会的多样性和多元化发展。个性化服务是数字图书馆服务发展的根本要求，当前国内尚处在研究的起步阶段，对它的具体服务方式和服务模式也没有统一的认识，更没有十分成熟可操作性强的现实系统。本文试图对数字图书馆个性化服务方式做一个较为全面深入的综述，以期从中找出数字图书馆个性化服务的有效模式，为构建可互操作的现实数字图书馆个性化服务系统提供参考。

1数字图书馆个性化服务方式综述

1.1信息分类定制服务方式

分类定制是指信息用户可以按照自己的目的和需求，在某一特定的系统功能和服务形式中，自己设定信息的资源类型、表现形式，选取特定的系统服务功能等。现在，基于分类定制的服务仍然是数字图书馆信息服务的主流。分类定制的方法是建立在用户细分和数字图书馆数字信息内容分类及定制的基础上。数字图书馆网站首先根据自身的内容及其它服务特征确定自己的用户，再根据“市场细分化”的原理将用户划分为多个具有相似性信息需求的用户群，然后根据可能的用户群对馆藏（包括现实馆藏和虚拟馆藏）的信息内容和各类服务进行分类，形成多个资源和服务模板，使用户定制的目标集中在这些模板上。当用户选项向系统递交自己的个人信息和定制选项后，这些信息就被加入到用户数据库中。通过分类定制，用户每次登录网站时，只要键入自己的账户名与密码，服务器根据用户数据库将查询结果主动递送给信息用户，并利用动态网页自动生成用户定制的动态页面。这样，用户进入到一个完全个性化信息空间，只看到自己感兴趣的内容和享受自己需要的信息服务。网络门户“MyYhoo”是较早地运用分类定制的思想为用户提供个性化信息服务的最好例证。

1.2信息推送服务方式

信息推送服务是运用推送技术（Push Technology）来实现的一种个性化主动信息服务方式。推送技术又称“Web广播”，它是通过一定的标准和协议，在Internet上按照用户的需求，定期主动传送用户需要的信息的一项计算机技术。可以说信息推送服务是传统定题服务在数字图书馆中的一种再现。信息推送服务的最大特点就是能实现用户一次输入请求，定期地不断地接受到最新的信息。就目前研究与应用来看，我们可以把信息推送服务分为两大类：一类是由智能软件完成的全自动化的信息推送服务；另一类是借助于电子邮箱、并依赖于人工参与的信息推送服务。信息推送服务的基本过程是：用户信息需求了解、专题信息搜索、信息定期反馈。一般首先是由用户先向系统输入自己的信息需求，这包括用户的个人档案信息、用户感兴趣的信息主题等，然后由系统或人工在网上进行针对性的搜索，最后定期将有关信息推送至用户主机上。这里突出的是信息的主动服务，即改“人找信息”为“信息找人”，通过邮件、“频道”推送、预留网页、寻呼机等多种途径送信息到人。具体工作流程如下图：

附图

信息Puish流程工作图

1.3信息智能代理服务方式

用户在检索信息时，有时很难清楚地知道自己的兴趣爱好和需求，或者用户知道自己的兴趣和需求，但却不知道如何贴切地表达出来，分类定制的方法让用户填写兴趣表单有时会使用户不知所措。智能代理技术的运用很好地满足了用户的这一需要，它是一种能够完成委托任务的智能计算机系统，能模仿人的行为执行一定的任务，不需要或很少需要用户的干预和指导。智能代理通过跟踪用户在信息空间中的活动，自动捕捉用户的兴趣爱好，主动搜索可能引起用户兴趣的信息并提供

智能代理一般由二层智能体结构组成，第一层是用户Agent，第二层是系统Agent。在实现服务时，用户Agent放在用户个人机上，系统Agent放在数字图书馆服务器上，用户Agent跟踪用户行为，自动获取用户访问某一网站节点的时间、次数、总页数、所使用的关键词或主题词等信息，学习、记忆用户兴趣，通过描述用户的兴趣特征来建立个性化用户模型。系统Agent则将个性化信息从全局信息空间中分离出来，构建个性化信息模型，同时它还与用户Agent进行后台交互，并通过用户实现用户Agent与WWW的链接。

智能代理的主要功能有：个性化的信息管理代理库。管理用户个人资料，尤其是个人目标下的信息库。信息自动通知。当智能代理自动探测到信息的变化和更新，自动存贮数据，并揭示用户。浏览导航。通过分析用户的兴趣，提供建议性的页面和链接。智能搜索。进行信息过滤，为用户提供更精准的信息。动态个性化页面。给用户提供一个适宜的友好的浏览界面。

1.4信息垂直门户服务方式

随着网络信息资源的急剧增长，数字图书馆网站上基于个人特定需求的信息深度越来越低，消化吸收越来越难，利用搜索引擎和综合性门户网站很难满足用户系统地获取专业相关信息的需求。垂直门户是和综合性门户及水平门户相对应的概念，它通过汇聚网上某一特定专题信息资源并对其进行挖掘及加工，以满足用户基于专业的深入的信息需求。如中国化工网、中国医药信息网、中国工程技术信息网等。

垂直门户的特点在于它对网上的专题信息资源进行收集、鉴别、筛选、过滤、组织、描述与评论，组织目录式索引提供源站点地址，并带有专业搜索引擎。与综合性门户网站的包罗万象、信息粗浅、搜索引擎效率低下相比，垂直门户并没有求大求全，而是力求信息内容在特定领域的全面和专深，立足于提供某一领域的精品服务，这种特定服务可以有效地把对某一特定领域信息感兴趣的用户与其他用户区分开来，更能满足用户的特定信息需求，从而提供个性化的高质量的信息服务。

1.5信息帮助检索服务方式

如何帮助用户进行高效的信息搜索也是当今数字图书馆信息服务向纵深发展的一个重要内容，也就是向用户提供满足各种个性化需求的服务。目前人们更多的是通过研究用户检索行为特点，设计相应的检索智能帮助软件来提供此类服务的。通过研究，人们发现信息搜寻是一个不精确的过程，用户在搜索过程中常常不能清晰地表达他们的目的（信息需求），用户的信息需求常常难以转换成准确的提问式。事实上，用户经常需要通过与检索系统动态交互来确定其提问，在交互过程中，形成相关的判断，由此来调整他们的目标。因此，用户是通过搜索过程来不断学习的，不断地调整他们的信息需求。有效的检索系统应该允许用户能多次估价目标，由此调整他们的检索策略，应该在用户提问修改中提供帮助，让用户容易地进入搜索系统数据资源的主题领域与内容范围。为用户提供一个容易的起始点。系统应该可以用来帮助用户修改检索提问式。如当用户输入了一个检索词，系统就会将检索词与内部词表中相关词进行比较，并在界面上显示各种与该词有逻辑关联性的词组，以供用户选择。这样可以通过帮助用户选择更接近自己检索目标的检索词来提高信息查询效率。

1.6数据挖掘服务方式

数据挖掘也称知识发现，是从数据库中获取人们感兴趣的知识，这些知识是隐含的、潜在的。传统的决策支持系统，知识库中的知识和规则是由专家和程序人员由外部输入的，是已知的，决策者可以用联机分析处理等工具直接使用。而数据挖掘是从大量的内部数据库中获取尚未被发现的知识、关系、趋势等信息，这是数据挖掘与传统的决策支持系统的不同之处。数字图书馆的数据挖掘是从数字图书馆大型数据库、数据仓库和浩瀚的网络信息空间中发现并提取隐藏在其中的信息，目的是帮助信息用户（决策者）寻找数据间潜在的关联，发现被忽略的要素，而这些信息对预测趋势和决策行为也许是十分有用的。数据挖掘技术从应用角度划分，可分为两类：一是面向数值数据的数据挖掘，通常称数据挖掘（Data Mining）；一是面向文本信息的数据挖掘，通常称文本挖掘（Text Mining）。它们采用直观的图形方式将信息模式、数据的关联趋势呈现给信息用户（决策者），决策者可以通过可视化技术交互地进行数据分析。