圖書館文獻計量個性化信息推送系統的研究論文
個性化信息推送系統于“以人為本”的理念，根據用戶的需求，通過多種方式，使用戶的需求得到滿足。隨著計算機技術的不斷成熟，以網絡為運行載體的數字圖書館，在近年來得到了蓬勃發展。數字圖書館打破了實體圖書館在地域、時間上的局限性，實現了圖書信息的共享，優化了圖書資源，是未來相當長一段時期內圖書館發展的重要方向。各種數字圖書館的激烈競爭，也促使圖書館系統發展獨特的個性化信息推送系統，以獲得市場中的一席之地。
1 文獻計量研究理論的基本分析
文獻計量法是基于數學以及統計學，通過對一切知識載體的定量分析，而形成的交叉科學。文獻計量是一門綜合知識體系，注重于對數學以及統計學的應用，主要對敘詞、個人、團體以及各種出版物進行計量研究。
2 文獻計量模型在個性化信息推送中的分析
信息爆炸在滿足人們對于各項信息的需求之外，也對用戶的信息檢索時間也造成了很大的浪費。如何在海量的信息中精確找出符合用戶自身需要的信息，成為個性化信息推送的重要研究內容。科研人員在個性化推送系統的建設中發揮了重要作用。一方面，科研人員是信息資源的需求者，對信息有著獨到的理解；另一方面，科研人員又是信息資源的提供者，其研究的理論成果推動了個性化信息的充實。因此，針對科研人員的個性化信息推送系統進行研究成為解決問題的關鍵。
2.1 文獻計量的個性化推送系統優勢分析
（1）為用戶提供精確信息。針對于科研用戶而言，信息來源的權威性與針對性是其重要的參考依據。因此，文獻計量的個性化推送系統的優勢就在于能夠為科研用戶提供信息的實用性與適用性。信息的精確性提供也為科研人員提供了一個理想的數據來源，從而節省了信息檢索的時間，提高了研究質量。
（2）符合用戶個性化需求。針對科研用戶的引用文獻以及產出信息進行模型的構建與分析，就能夠科學有效的為科研用戶提供需求信息。同時，信息的需求表現來源于多方面，科研用戶的信息需求與信息的產出存在極大的聯系，兩者之間的互通性極為明顯。
（3）體現文獻量變化規律。定量分析通過模型的建立，對數據以及信息進行收集與分析工作，從而得出有效的數據結果，從而從數據中得出文獻量變化的圖表，進而對其進行分析之后，就能夠得到普遍的規律。同時，通過規律的呈現，能夠進行科學上的預測。
3 個性化信息推送系統分析
個性化信息推送系統建立之前需要對個性化信息推送模型進行建立，進而采用計算機軟件理論進行深入探討與研究。
3.1 個性化信息推送模型的建立分析
在進行個性化信息推送模型建立的過程中，需要對輸入參數以及結果的數值進行確定。
3.1.1 個性化信息推送模型學科熱度參數的基本定義針對研究人員進行研究對象的熱度進行分析與研究，發掘研究人員的研究熱點，從而進行推送數據的準確定位。熱度參數的詞頻的比率大小成為判斷某一文獻是否為研究人員的研究熱點的重要依據。如下式：Fk= c / k （1）
此式是根據齊普夫定率的尼克爾斯改進，需要說明的是，其中 k 表示科研人員所發表的`論文數量，c 以及 是公式中的待定參數。通過對待定參數進行相關的運算確定之后，我們就可以得到以下的推送模型：【1】
（2）
3.1.2 個性化信息推送模型學科專業度參數的基本定義根據相關的文獻計量理論分析，科研人員的研究方向所在的領域的專業程度對文獻的參考價值具有重要的意義。因此，在進行個性化推送的模型建立中，要對專業度進行選取以及確定，本文將專業度的參數確定結果用下式說明：【2】
（3）在上式中，指數的高低決定了為科研工作者所提供的文獻的優先程度，其中優先提供給用戶的系數應該足夠大。另外，此公式基于喬治·赫希的運算方法進行推算與演練得到的。
3.1.3 個性化信息推送模型學科相關度參數的基本定義
針對相關系數選取有多種方法，相關度的選取也是圖書館在進行個性化信息推送時，實現信息有效服務的重要數值。
文獻計量的相關度主要是指在被推送的文獻與科研人員所創作的文獻之間的相似程度。根據對余弦系數模型的分析與研究，通過多種資料的結合分析，得出如下式：【3】
通過有關資料的查閱，個性化信息推送服務系統在很多領域中得到了應用，其中關于模型的建立也相對成熟，因此，本文對個性化信息推送服務模型簡單介紹。
3.2 個性化信息推送系統設計分析
3.2.1 數據的采集圖書館由于自身的優勢，針對于數據的采集工作較為簡單。同時，隨著計算機的普及以及相關網絡技術的提高，圖書的數字化已經得到了很大程度上的應用。因此，針對于圖書的數字化建設不需要投入過多的工作時間。另外，我國各大圖書館都已經建立了屬于自己的數據庫，并且實現了網上資源共享，自身資源與網絡資源進行結合后，數據更為豐富。數據的主要采集對象可以包括三個部分，分別是內建數據庫、互聯網數據庫以及各大高校、科研機構的數據庫。在進行信息采集時，應該加強與各大高校以及科研單位的合作，建立共同的信息交流平臺，實現數據的共享。
3.2.2 個性化信息推送系統數據處理程序在進行個性化信息推送系統數據的處理過程中，可以依照現有的成熟信息處理程序進行分析與論證。對于數據的處理，在信息管理系統等領域的應用中，發揮了十分重要的作用。
而文獻計量個性化信息推送系統的數據處理，需要對原有數據資源進行大規模轉化，使其形成標準數據，進而進行數據的存儲與進一步分析。我們將數據進行大規模標準轉化之后，再運用文獻計量理論進行數據的分析與確定。并對數據進行歸類與識別，對信息的作者進行重名分析，進而把符合用戶需要的信息對用戶進行推送。在整個數據處理過程中，通過對文獻中的信息進行科學選取，確定文獻中的關鍵詞、摘要以及題目名稱，對其輸入系統模型中進行處理，以獲得用戶所需要的數據資源。
3.2.3 個性化信息推送系統的基本功能界定
（1）數據管理。根據收集上來的數據進行管理，通過運用計算機信息技術對文獻進行信息上的修改或者是添加，必要時要進行數據的刪除，進而實現數據或信息的個性化推送。
（2）信息分析。進行數據上分析需要由兩個模塊共同組成，其中之一是對科研人員中注冊用戶分數據分析，以及對數據分析范圍擴大到整個數據庫。對于數據庫的信息分析，主要對專家學者分析、備推送文獻分析、學科熱點分析以及發展趨勢分析。
（3）用戶管理。用戶管理主要針對于科研用戶。其中，主要的管理類型為對科研用戶的添加與刪除，并對部門科研用戶的信息修改。用戶管理具有一定的操作程序，系統能夠自動進行程序的履行，屬于計算機技術中的一個重要職能。
（4）個性化數據推送。個性化數據進行推送之前，應該進行用戶賬號的建立以及確認，同時對協議端口進行相關認證。處理完上述程序之后就可以進行相關的數據推送任務，推送的信息就是備推送信息所分析的數據。
（5）數據模型管理。數據模塊管理主要職能是對在文獻計量模型中的所要使用到的參數進行修改并保存。
3.3 個性化信息推送系統數據庫的設計分析
當今時代，充分有效利用與管理各類信息資源，是進行科學研究與決策管理的必要條件。在進行文獻計量的數據庫建設中，應該針對以下幾點進行建設，主要包括：文獻模型數據、主行業類別、主要專業、科研用戶的編號以及專業度的參數等多方面內容。
3.4 個性化信息推送系統重名科研人員的識別技術分析
在進行個性化信息推送系統的建設中，對于信息的收集與處理，往往會遇到各種情況，而其中一種就是文獻作者的重名。重名文獻編纂者的識別技術在計算機技術中相對簡單，首先系統進行信息數據的收集，并啟動系統的數據讀取程序，進而進行系統用戶識別。識別過程主要針對作者姓名字段，并將作者的字段與數據庫中的內容進行匹配工作。如果系統中沒有顯示出沖突字段，那么系統就會自動執行新作者的添加程序。與此相反的是，如果系統顯示具有沖突字段，那么就會進行重名處理程序的操作。
系統的重名處理，即是對數據的再次檢索，進而對重名字段進行下一步的篩選，主要針對作者的籍貫、所在單位、專業領域等相關數據進行再次匹配工作，從而完成整個文獻科研作者的識別過程。
3.5 個性化信息推送系統個性化信息推送技術分析
在數據的推送模塊中，主要進行推送方式的選擇以及對數據推送的設置上。在進行信息推送時，有不同的推送方式，適合科研用戶的是郵件信息推送。郵件信息推送主要是指將用戶所需要的數據信息通過郵件作為載體，直接發送至用戶的郵箱中。另外，與之相結合的是網站信息推送，也是最為常見的推送方式。用戶在登陸網站之后，通過一定的操作程序，就可以看到系統推送的信息數據。
在進行個性化信息推送的過程中，可以選擇使用觀察者模式。在此模式中，通過對系統與對象的關系處理，使之形成一對多的關系。因此，當其中一個對象的狀態受到某一因素干擾或者是執行操作指令時，其他與之相關聯的對象都能夠得到相應的通知，從而啟動自動更新程序。這樣的優勢在于能夠將業務邏輯與用戶操作界面之間的關系進行分離，從而能夠對用戶界面進行管理，更不會對其他的應用程序產生干擾。
在進行信息的推送時，可以將推送的信息量設置為固定的值，從而有效避免了用戶在接受推送信息時，收到大量推送值較低的數據，影響用戶體驗，降低系統的有效性。當用戶登陸到數字平臺時，經過一系列的操作，系統就會按照相關推薦值的大小，在系統操作平臺上列出相應的推送信息。
隨著用戶對系統的要求越來越高，近些年來，系統也在不斷進行優化與更新。除了前文所敘述到的郵件推送信息以及網絡推送信息之外，還結合了目前較為流行的即時通訊系統。
4 結語
近些年來，圖書館無論是在管理上還是服務上，相對以往都有了較大程度上的提高。但是，必須清醒地認識到，在圖書館個性化信息推送系統的研究方法以及研究水平上還需要進一步提高。
參考文獻：
[1] 樓晶。圖書館個性化信息推送系統[J].圖書館學研究，2008（4）
[2] 華小琴。我國高校數字圖書館個性化服務探究[J].圖書館理論與實踐，2014（5）
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