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相似文献
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1.
用户偏好变化分析是改善用户策略、提升个性化服务的重要指标。为满足用户需求,需要对用户偏好以及未来用户行为的发展作深入分析。基于此,文章提出分析图书馆用户偏好变化的多指标决策方法,构建影响用户偏好的满意度指标聚类集合,并确定各评价指标的权重。基于多指标决策框架和方法的分析结果,主要集中在评估用户偏好的潜在发展趋势,并帮助图书馆决策者追踪用户偏好的改变,以及根据这些偏好改进信息服务。  相似文献   

2.
贾宏 《江西图书馆学刊》2006,36(4):60-61,74
针对用户兴趣和偏好建立用户模型,是整个数字图书馆个性化服务系统中的关键技术。在概速数字图书馆个性化服务及其用户建模的基础上,论述了数字图书馆个性化服务用户模型的表示方法、信息来源和技术类型。  相似文献   

3.
文章论述了用户画像的概念,介绍了用户画像视角下数字图书馆服务的相关内容,探讨了用户画像相关技术的具体应用,即数据采集和标签提取技术、数据储存技术、个性化推荐技术等,分析了数字图书馆服务体系建设的重点,旨在提高图书馆各类资源的利用率,为用户提供个性化的资源推荐服务。  相似文献   

4.
用户体验与数字图书馆个性化服务的关系分析   总被引:2,自引:0,他引:2  
论述数字图书馆的个性化服务是从信息提供者的角度为用户量身定制的信息服务,用户体验则是用户利用这种服务的经历与感受。用户体验与数字图书馆个性化服务之间的关系主要表现为:用户体验要求数字图书馆提供个性化服务,数字图书馆个性化服务有助于用户获得愉快的体验,成功的体验增强用户对数字图书馆个性化服务系统的信任,数字图书馆可借助用户体验设计来提高自身的个性化服务能力。  相似文献   

5.
Mylibrary用户个性化特征分析的方法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
本文介绍了当前图书馆个性化服务的重要形式之一Mylibrary系统的基本概念、工作原理,阐述了进行用户个性化特征分析研究的必要性,并在对Mylibrary系统技术体系结构进行分析的基础上,提出了一种Mylibrary用户个性化特征分析的技术方法。  相似文献   

6.
图书馆用户的个性化服务需求实证研究   总被引:2,自引:0,他引:2  
通过问卷调查了图书馆用户个性化服务需求。调查结果显示:用户需要个性化服务;个性化服务使用得并不普遍;用户非常重视个人隐私保护;用户对个性化信息环境的需求高于对个性化服务功能的需求;用户对图书借阅服务的需求高于其他个性化服务功能的需求;性别、图书馆使用行为、网络使用行为等因素对用户的个性化需求产生显著影响。根据调查结果提出了发展图书馆个性化服务的6点建议:图书馆应该提供个性化服务以提高服务水平;个性化服务应当超越Mylibrary模式;加强个性化服务的宣传和推广;个性化服务必须建立在保障用户个人隐私的基础上;必须重视用户的非功能需求;应该重视基础性服务的个性化。  相似文献   

7.
个性化服务是相对于标准化服务和一般化服务而言的概念,更加看重用户需求的个性和用户满意度。用户需求的档案个性化服务,正是基于对用户兴趣、角色、背景等因素的高度关注,根据用户个性化的需求提供特色服务而构建的,强调培育用户档案意识、预测用户需求和确定集中用户群。  相似文献   

8.
基于用户画像的高校图书馆个性化资源推荐服务设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
用户画像作为大数据分析背景下个性化推荐服务的设计工具,为高校图书馆领域个性化阅读资源推荐服务提供解决思路。本研究在分析目前个性化推荐和用户画像研究的基础上,引入用户画像技术,从数据基础层、数据处理层、画像构建层、画像服务层设计探讨用户画像的构建流程,重点在用户画像构建和画像服务层面进行阐述,同时从用户基本属性、阅读状态、学习风格、阅读偏好四个维度构建用户多维画像模型,并提出基于冷启动和用户阅读学习过程画像的个性化推荐服务策略,以期为后疫情教育环境下高校图书馆开展个性化资源推荐服务和满足用户多维度阅读学习需求提供参考。  相似文献   

9.
个性化交互设计的研究综述   总被引:4,自引:0,他引:4  
实践用户驱动服务的信息服务系统,包括三个部分:用户模型、信息技术和服务设计。通过梳理个性化交互设计,探讨以人物角色和生活实验室来实现用户驱动个性化数字图书馆系统的设计。  相似文献   

10.
个性化知识服务中基于Ontology的用户兴趣挖掘研究   总被引:2,自引:1,他引:1  
个性化知识服务是知识经济时代信息服务发展的必然趋势,是满足信息用户多样化、专门化知识需求的高层次服务模式.用户兴趣知识的挖掘和用户兴趣模型的建立是个性化知识服务的重要研究内容.本文将Ontology技术与个性化知识服务结合起来,研究用户兴趣知识的Ontology表示,并以此为基础提出了一种动态的用户兴趣学习和挖掘方法,分析了该方法中参考Ontology的建立、用户兴趣知识的初步学习和用户兴趣模型的完善等关键步骤.研究结果表明,基于Ontology的用户兴趣挖掘可以较为准确地表示、跟踪和学习用户的个性化知识,实现隐性用户兴趣的发现和利用,满足用户特殊的信息需求,是一种提高个性化知识服务质量的有效方法.  相似文献   

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