小数据思维驱动下图书馆学术资源的个性化推荐服务探讨.doc

小数据思维驱动下图书馆学术资源的个性化推荐服务探讨该论文来源于网络,本站转载的论文均是优质论文,供学****和研究使用,文中立场与本网站无关,版权和著作权归原作者所有,如有不愿意被转载的情况,请通知我们删除已转载的信息,如果需要分享,请保留本段说明。摘要:小数据是大数据的补充和延伸,在聚合、分类、数据集建立过程中倾向于社会个体行为偏好数据的感知、搜集与分析,运算处理结果具有极强的针对性。小数据思维驱动下图书馆学术资源个性化推荐服务具有对用户行为偏好数据的分析程度加深、根据用户个性化需求精准推荐学术资源、提供更加精细化的服务模式的优势。优质的支持性政策、健全的学术资源体系和个性化学科服务团队是个性化推荐服务的构建要素。其建构路径为提高学术资源整合效率,建立面向用户的个性化推荐服务系统;优化个性化推荐服务内容,制定数据、知识个性化推荐标准;建立个性化推荐服务体系,实现个性化、精准化的推荐服务;重视用户的数据安全。关键词:小数据思维;图书馆;学术资源;个性化推荐服务中图分类号:G252文献标识码:A文章编号:2095-5707(2020)02-0022-04 DOI:.2095- Abstract:,classificationanddatasetbuilding,smalldatatendtoperceive,,ordingtouserpersonalizedneeds,,,mendationservicesystemforusers,mendationservice,mendationstandardsfordataandknowledge,mendationservicesystem,mendationservice,andattachimportancetothedatasecurityofusers. Keywords:smalldatathinking;libraries;academicresources;mendationservice 目前,图书馆学术资源推荐服务在服务质量、服务效果、服务满意度方面还不能完全满足用户信息查询、数据检索、科技查新、知识资源等方面的个性化需求。服务效能不足,图书馆学术资源服务在应用范围和用户问题解决方面不能令用户满意,主要表现在不能根据用户的个性化需求为用户精准推荐学术资源,不利于图书馆学术资源服务能力进一步提升。当前阶段,用户个性化学术资源需求逐步扩大,有必要在详细分析用户行为偏好的基础上为用户开展个性化推荐服务,对图书馆各类学术资源深度整合,从服务方式、服务模式等角度提高个性化推荐服务的精准性和有效性。为了提高图书馆学术资源个性化推荐服务能力,有必要应用小数据思维来提升服务效能,即根据用户的个性化学术资源需求面向用户提供个性化推荐服务,在分析用户个性化行为、兴趣偏好等基本数据的基础上,面向用户进行个性化引导,使用户根据个人需求多元化获取学术资源并根据自身使用需求深度融合,使图书馆形成立体化的个性化推荐服务体系[1]。 1小数据的含义 (smalldata)也被学者称为面向个体的资料数据,是在信息环境下应用新工具构建出面向用户的高价值信息資产。一些数据学家将小数据定义为大数据的补充和延伸,是弥补大数据应用缺陷的信息资源[2]。大数据是社会领域、商业领域面向海量信息资源进行综合处理的技术体系,也是目前各互联网巨头布局竞争的焦点领域。具体而言,小数据是基于用户个体产生的细化数据,并具有一定的针对性,在信息的节点功能和分析上具有指向性,能将用户的现实需求与行为偏好进一步呈现出来。故