高校图书馆个性化主动服务系统新探讨

　　4　高校图书馆个性化主动服务系统体系构建高校图书馆主动服务模式实现了服务对象的针对性；动态连续跟踪读者需求；实时超前提供科学前沿研究成果与水平动向；定制推送专题研究所需信息等。
　　
　　4.1　构建个性化主动服务系统的迫切性
　　图书馆个性化主动信息服务系统的基本特征是以读者为中心，不同读者的专业、职业、所承担的任务、所处的环境、兴趣爱好等不同，对信息需求是多样化的，信息服务也应提供针对性服务。
　　信息需求的个别性，一方面是因为读者目的是利用信息解决自己特定环境下的特定问题；另一方面，读者利用信息和解决问题的方式、过程、程度和满意度又与其心理、知识、经验、行为方式甚至情绪等密切相关。而信息需求的个性化与动态和异构的海量信息源之间的矛盾日趋加大。这使得全面获取所需信息变得更加复杂和困难，使读者对于个性化主动信息服务的需求更加强烈。
　　
　　4.2　体系结构
　　通过对需求的分析，充分利用智能代理来实现高校图书馆个性化主动服务，其体系结构如下图所示。
　　4.2.1　读者信息收集，建立用户模式库。建立读者信息库除了从读者档案和注册信息获取基本信息外，还可以从教师档案和学生入学档案获取。
　　主要从用户的个性化信息反馈获取用户个性化信息。反馈方法有明确和隐含的反馈。明确的反馈是让用户参与，填写反馈表(如对服务的评价等)。隐含的反馈指从借阅信息和图书查询、读者咨询等读者行为中建立读者行为库，通过读者模式学习Agent，过滤、提取和完善需求信息，存入读者模式信息库。个性化信息的获得和提取针对不同的读者侧重点不同。
　　(1)教师：重点在于整理教师的研究方向、研究内容、研究成果、最近研究的课题、所授课程、教学评估、教学教育理论等信息，并跟踪这些信息的变动情况。
　　(2)行政人员：侧重于所管辖事务、所参与的课题、管理绩效、兴趣爱好等。
　　(3)研究生：侧重了解研究方向、参与的课题或项目、实习内容、毕业论文的内容、发表论文内容、研究成果、兴趣爱好等，实时跟踪其变动。
　　(4)本科生及专科生：侧重于跟踪其学习的课程、兴趣爱好、关注的东西、毕业设计、毕业论文、借阅历史等。
　　信息的过滤和提取过程：利用智能代理技术，通过读者模式学习Agent进行关键词学习和机器学习分析各类信息，将信息中的主要关键词按出现频率、段落频率、出现位置等提取出来，计算出各个关键词对此信息单元的特征权值。再考虑该类信息单元对于读者兴趣的权重。权值超过某个特定值的关键词将提取出来存入读者兴趣文档。如果读者最近的行为中提取出的某个关键词已经存在于兴趣文档中，那么这个关键词的权值增加，同时这个读者兴趣信息集中的其他关键词将作为此关键词关系紧密的对象，其权值也相应增加。反之则减少。
　　4.2.2　信息内容收集系统。Web上的信息庞大，该部分提供了直接的网络spider和元搜索的过程，形成Web信息库。还提供图书数据库的搜索和匹配。Web信息库和图书数据库共同为建议Agent提供数据源。
　　4.2.3　主动服务过程。
　　(1)订制服务通过Agent技术来实现主动服务功能。读者可订制自己感兴趣的内容，将需求输入系统。系统将启动订制Agent，建议Agent根据读者订制的内容从Web信息库和图书数据库中寻找所需信息，通过内容匹配，匹配成功后将信息通过广播Agent或推送Agent送达读者。这样读者就能根据自己的需求由系统代理寻找所需的信息，实现系统的基本的主动服务功能。
　　(2)主动推送服务。系统定期对读者模式库中的内容进行整理分析，通过系统智能分析读者近期可能需要的论文资料、新书、最新研究动态、娱乐信息等，将这些信息通过广播频道或电子邮件及时地推送给读者，以便读者能尽快获取信息，及时了解最新动态。此过程同样得通过建议Agent，广播Agent或推送Agent来完成，用到基于web的推送技术。这样通过主动推送信息，实现该系统的高级和完善的个性化主动服务功能。
　　
　　5　结语
　　
　　随着网络和信息技术的发展，高校图书馆的个性化主动服务理念层出不穷，但其应用也存在问题，应该不断完善并使之普及应用。高校应该利用现有的成熟技术建立个性化主动信息服务系统，不断跟进国外的先进技术，使主动服务系统更完善更智能更能满足个性化需求。