基于大数据和本体的高校图书馆个性化服务研究

doi:10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2019.08.19-0767

农业图书情报 ›› 2019, Vol. 31 ›› Issue (9): 75-81.doi: 10.13998/j.cnki.issn1002-1248.2019.08.19-0767

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基于大数据和本体的高校图书馆个性化服务研究

李学庆, 郑美玉, 吴建洪, 黄常青, 薛华

福建农林大学图书馆,福建福州 350002

收稿日期:2019-08-28 出版日期:2019-09-05 发布日期:2019-11-06
通讯作者: 福建农林大学图书馆图书情报科技创新专项基金项目“基于大数据和本体的高校图书馆个性化服务研究”
作者简介:李学庆（1971-）,男,硕士,福建农林大学图书馆,馆员,研究方向：信息组织与信息检索,发表论文10篇。郑美玉（1963-）,女,福建农林大学图书馆,副研究馆员。吴建洪（1971-）,男,福建农林大学图书馆,副研究馆员。黄常青（1969-）,女,福建农林大学图书馆,副研究馆员。薛华（1968-）,女,福建农林大学图书馆,副研究馆员。

Research on University Libraries Personalized Services Based on Big Data and ontology Technology

LI Xueqing, ZHENG Meiyu, WU Jianhong, HUANG Changqing, XUE Hua

Fujian Agriculture and Forestry University Library, Fujian Fuzhou 350002, China

Received:2019-08-28 Online:2019-09-05 Published:2019-11-06

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义]如何综合利用大数据和本体二者的优势,提供个性化服务,是当前图书馆迫切需要解决的问题。[方法/过程]首先提出构建基于大数据和本体的高校图书馆用户兴趣模型流程,然后设计一种基于大数据和本体的高校图书馆个性化服务模型。[结果/结论]该模型能够实现大数据与本体技术的无缝对接,从而为用户提供精准的个性化服务。

关键词: 大数据, 本体, 用户兴趣模型, 个性化服务

Abstract: [Purpose/significance] How to comprehensively utilize the advantages of both big data and ontology to provide personalized services is an urgent problem that libraries need to solve.[Method/process] Firstly, the modeling method for library user interests model is put forward based on big data and ontology technology, then, university libraries personalized services model based on big data and ontology technology is put forward. [Result/conclusion] Ontology technology can be seamlessly combined with big data to provide personalized services precisely.

Key words: big data, ontology, user interests model, personalized service

中图分类号:

G250.76

李学庆, 郑美玉, 吴建洪, 黄常青, 薛华. 基于大数据和本体的高校图书馆个性化服务研究[J]. 农业图书情报, 2019, 31(9): 75-81.

LI Xueqing, ZHENG Meiyu, WU Jianhong, HUANG Changqing, XUE Hua. Research on University Libraries Personalized Services Based on Big Data and ontology Technology[J]. Agricultural Library and Information, 2019, 31(9): 75-81.

[1]	常志军, 许丽媛, 于倩倩, 张建勇, 王永吉. 基于生命周期模型的科技文献数据管理体系研究[J]. 农业图书情报学报, 2022, 34(6): 36-49.
[2]	宋凯, 冉从敬. 数字技术助力疫情防控智能化——以社区为中心的病毒快速检测追踪平台方案[J]. 农业图书情报学报, 2022, 34(5): 92-101.
[3]	宋姗姗, 白文琳. 中国大数据治理研究述评[J]. 农业图书情报学报, 2022, 34(4): 4-17.
[4]	柴苗岭, 邹弈星, 谭荣志, 曾怡, 任运月. 面向农业产业知识服务的科学数据与科技文献关联研究与实践[J]. 农业图书情报学报, 2022, 34(3): 37-50.
[5]	冯茂林, 董坚峰. 大数据环境下的农村信息服务平台建设研究[J]. 农业图书情报学报, 2021, 33(7): 63-71.
[6]	孙坦, 黄永文, 鲜国建, 崔运鹏, 刘娟. 新一代信息技术驱动下的农业信息化发展思考[J]. 农业图书情报学报, 2021, 33(3): 4-15.
[7]	曹树金, 岳文玉. 面向精准服务的图书馆用户画像研究[J]. 农业图书情报学报, 2021, 33(10): 4-19.
[8]	陈涛, 单蓉蓉, 李惠. 数字人文中图像资源的语义化标注研究[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(9): 6-14.
[9]	赵生辉, 胡莹. 面向数字人文的多语言藏学知识融合框架研究[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(9): 39-49.
[10]	陈欣美. 开放式创新视角下软件企业知识协同概念模型及机制研究[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(8): 25-33.
[11]	刘一鸣, 蒋欣羽, 段驿智. 区块链技术助推大数据时代高校图书馆数字资源建设[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(6): 15-22.
[12]	马晓悦, 薛鹏珍. 人工智能与大数据背景下再论情报学与传播学的交叉协作发展路径[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(3): 37-43.
[13]	姜恩波, 李娜. 中国开放政府农业数据分析与评价[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(10): 4-15.
[14]	赵瑞雪, 李娇, 张洁, 张丹丹. 多场景农业专业知识服务系统构建研究[J]. 农业图书情报学报, 2020, 32(1): 4-11.
[15]	侯茹. 大数据环境下人文社会科学评价的拓展[J]. 农业图书情报, 2019, 31(2): 36-42.

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Research on University Libraries Personalized Services Based on Big Data and ontology Technology

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