網絡信息資源的個性化效勞

及成功案例目錄網絡信息資源個性化服務1網絡信息資源個性化服務方式2網絡信息資源個性化服務實現過程3數字圖書館個性化信息服務方式5數字圖書館個性化信息服務經典案例6案例介紹41.1網絡信息資源開展個性化效勞的必要性2006.12——2021.6中國網站規模變化個性化效勞1.2網絡信息資源個性化效勞定義個性化信息效勞就是基于信息用戶的信息使用行為、習慣、偏好和特點,向用戶提供滿足其各種個性化需求的一種效勞.個性化信息：是反映個性化特征的一切信息，同時還包括個體特定的信息需求組合。1.2網絡信息資源個性化效勞的特點主動性用戶提出現有的需求——提供用戶所需要的信息研究用戶個性、習慣、知識結構、信息需求……——預測和搜集用戶可能感興趣的信息——提供信息、激活用戶的潛在信息需求1.2網絡信息資源個性化效勞的特點效勞方式的針對性效勞內容的針對性針對性1.2網絡信息資源個性化效勞的特點互動性互動性最大程度地了解用戶對信息的明確需求與潛在需求、當前需求與長遠需求個性化信息效勞適應動態變化的個性需求1.2網絡信息資源個性化效勞的特點針對性高效性用戶滿意是個性化信息效勞的出發點和歸宿點，面向用戶的個性化信息效勞提高了信息需求的滿足度，速度更快、容量更大。查全率和查準率得到很大的提高，個性化信息效勞對網絡信息資源進行自動化處理，使用戶的需求能夠得到高效、準確、及時的反響。2網絡信息資源個性化效勞方式分類定制是指信息用戶可以按照自己的目的和需求,在某一特定系統功能效勞形式中,自己設定信息的資源類型、表現形式、選擇特定的系統效勞功能等。通過分類定制,用戶每次登錄網站時,只要鍵入自己的用戶名和密碼,效勞器根據用戶信息數據庫將查詢結果主動推送給信息用戶,并利用動態網頁生成用戶定制的動態頁面。RSS訂閱2網絡信息資源個性化效勞方式智能代理技術很好的解決了用戶無法貼切、完全地表達出自己的愛好、興趣和需求的問題。它是一種能夠完成委托任務的智能計算機系統,能模仿人的行為執行一定的任務,不需要或很少需要用戶的干預和指導。智能化代理通過跟蹤用戶在信息空間中的活動,自動捕捉用戶的興趣、愛好,主動搜索可能引起用戶興趣的信息并提供給用戶。2網絡信息資源個性化效勞方式協調過濾效勞主要是把用戶的偏好與其他用戶的偏好進行比較,建立偏好群體的描述,然后假定這個特定用戶與這個同偏好群體的需求相同,對其需求內容進行推薦。2網絡信息資源個性化效勞方式垂直門戶是和綜合性及水平門戶相對應的概念,它通過會聚網上某一特定專題信息資源,并對其進行挖掘和加工,以滿足用戶基于專業的深入的信息需求。系統幫助用戶修改檢索提問式,如當用戶輸入一個檢索詞,系統就會將檢索詞與內部詞表中相關詞進行比較,并在界面上顯示各種與該詞有邏輯關聯性的詞組,以供用戶選擇。通過幫助用戶選擇更接近自己檢索目標的檢索詞來提高信息查詢效率。2網絡信息資源個性化效勞方式信息呼叫中心主要利用、等方式來效勞客戶,處理簡單的呼叫流程。信息呼叫中心引入客戶關系管理,建立客戶數據庫,對信息進行分析、處理、采集和挖掘,使呼叫中心可以得到每個客戶的詳細信息,由此為客戶提供一對一的個性化效勞。2網絡信息資源個性化效勞方式3網絡信息資源個性化效勞實現過程1.用戶描述文件的表達與更新2.資源描述文件的表達3.個性化推薦4.個性化效勞體系結構3.1用戶描述文件的表達與更新

收集用戶描述文件前應考慮問題：①有沒有現成的標準?②收集什么數據?收集的數據用于什么目的?③如何收集數據?根據什么信息源來收集?④收集的數據如何組織?⑤用戶信息能否自適應地更新?調查顯示80%的用戶愿意向Web站點提供自己的姓名、性別、年齡、教育背景和興趣,但大多數用戶不愿意提供私有、敏感的信息,比方個人收入和信用卡號等28%的用戶愿意Web站點向其他Web站點共享自己的信息3.1用戶描述文件的表達與更新

可以表示為用戶瀏覽模式或訪問模式可以表示為加權矢量模型、類型層次結構模型、加權語義網模型、書簽和目錄結構等3.1用戶描述文件的表達與更新

用戶注冊根本信息系統隱式收集用戶信息用戶描述文件一系統自適應修改〔顯示跟蹤、隱式跟蹤〕用戶修改用戶描述文件……3.1用戶描述文件的表達與更新

系統可以要求用戶反響自己對推薦資源的喜好程度。一般情況下,這種做法很難收到實效,因為很少有用戶向系統主動表達自己的喜好。行為跟蹤.用戶行為可以表現為查詢、瀏覽頁面和文章、標記書簽、反響信息、點擊鼠標、拖動滾動條、前進、后退等等。文獻的研究說明,用戶查詢、訪問頁面、標記書簽能有效揭示用戶的興趣.日志挖掘,利用Web日志可以獲得頁面的點擊次數、頁面停留時間和頁面訪問順序等信息。通過分析Web日志可以獲得相關頁面、相似用戶群體和用戶訪問模式等信息3.1用戶描述文件的表達與更新

②將用維變量構建數據立方體〔URL、資源類型、大小、時間……〕首先去除日志中無關的信息,將有效數據存放到數據庫中③進行在線分析處理,通過對數據立方體的切塊和切片,分析用戶在不同域的分布情況,分析用戶對資源的使用情況等等.④利用各種數據挖掘方法來預測、分類和發現有意義的關系3.2資源文件的表達

基于內容的方法是從資源本身抽取信息來表示資源,使用最廣泛的方法是用加權關鍵詞矢量.對文檔來說,關鍵的問題是特征選取,特征選取要到達兩個目標:一是選取最好的詞;二是選取的詞最少.要抽取特征詞條,需要對文檔進行詞的切分,在切分的同時,利用停用詞列表(stopword)從文檔特征集中除去停用詞,在完成詞切分后,接著除去文檔集中出現次數過少和過多的詞.經過這些處理后,特征數目一般還很大,還需對特征進行進一步的選取,以降低特征的維數.在完成文檔特征的選取后,還得計算每個特征的權值,使用最廣泛的是TFIDF方法,對某一特征,TF(termfrequency)表示該特征在文檔中出現的次數,IDF(inversedocumentfrequency)表示log(所有文檔數/包含該特征的文檔數).矢量模型的代價是比較大的,有時為了加快處理速度,可以只考慮TF一項,3.2資源文件的表達

基于分類的方法是利用類別來表示資源,對文檔資源進行分類有利于將文檔推薦給對該類文檔感興趣的用戶.文本分類方法有多種,比方:樸素貝葉斯(Na?e-Bayes),k最近鄰方法(KNN)和支持向量機(SVM)等。資源的類別可以預先定義,也可以利用聚類技術自動產生。許多研究說明:聚類的精度非常依賴于文檔的數量,而且由自動聚類產生的類型可能對用戶來說是毫無意義的,因此可以先使用手工選定的類型來分類文檔,在沒有對應的候選類型或需要進一步劃分某類型時,才使用聚類產生的類型。3.3個性化推薦規那么可以由用戶定制,也可以利用基于關聯規那么的挖掘技術來發現,利用規那么來推薦信息依賴于規那么的質量和數量,基于規那么的技術其缺點是隨著規那么的數量增多,系統將變得越來越難以管理.一個規那么本質上是一個If-Then語句。為了利用規那么來推薦資源,用戶描述文件和資源描述文件需用相同的關鍵詞集合來進行描述.基于內容過濾的技術是通過比較資源與用戶描述文件來推薦資源，它的關鍵問題是相似度計算,對于矢量空間模型來說,通常采用的方法是余弦度量。如果用戶的描述文件沒有正確描述用戶的興趣和行為,那么該方法推薦的數據可能和用戶真正的興趣根本不相關。優點：是簡單、有效缺點：難以區分資源內容的品質和風格,而且不能為用戶發現新的感興趣的資源,只能發現和用戶已有興趣相似的資源。3.3個性化推薦3.3個性化推薦3.4個性化效勞體系結構基于服務器端優點是可以防止用戶描述文件的傳輸,除了支持基于內容的過濾,還可以支持協作過濾缺點是用戶描述文件不能在不同的Web應用之間共享Syskill,Letizia,GroupLens基于客戶端優點是用戶描述文件可以在不同的應用之間共享缺點是只能進行基于內容的過濾基于代理服務器端優點是不僅可以支持基于內容的過濾和協作過濾,還支持用戶描述文件在不同Web應用之間的共享缺點是可能需要傳輸用戶描述文件.3.4個性化效勞體系結構案例一個性化效勞系統ILOG案例二個性化效勞系統PersonalWebWatcher案例三個性化效勞系統GroupLens案例四

第一，信息量大，需要對海量信息進行搜索、存儲和智能管理。文字信息，從1948年以來新華社播發的所有中文電訊稿3000余萬篇，每天新增各種精選稿件10000多篇。200多萬張圖片涉及國內外政治、經濟、文化、體育、教育及風土人情等，而且每日增加1600多張。國內外多個領域，集新聞性與藝術性于一體的圖表近萬張,每天遞增最新的國內國際圖表新聞10多張。音、視頻信息近萬小時。

第二，信息形式多，需要提供統一、跨媒體檢索。不但包括文字、圖片、圖表和視頻等多種形式的信息資源，而且涵蓋了中文、英文、法文、西文、俄文等10多種語言信息資源。

第三，效勞人群多，需提供個性化效勞。新華社多媒體數據庫搜索引擎不僅面向內部用戶，還面向許多類型外部用戶，例如為媒體用戶提供大量豐富、前沿、精彩的各類新聞，作為編寫稿件的權威參考等。新華社多媒體數據庫特點:案例五：QQ空間的RSS訂閱方式一：直接輸入訂閱網址方式二：通過推薦訂閱方式四：通過好友推薦方式三：通過熱文排行案例五：QQ空間的RSS訂閱案例六：Page

45數字圖書館個性化信息效勞數字圖書館擁有海量的信息，而用戶要在如此海量的信息中挖掘出有用的或自己感興趣的資料非常困難。因此，用戶獲得信息的主要障礙已轉變為選擇上的障礙。這種用戶需求的轉變催生了個性化信息效勞的提出。Page

46國內外數字圖書館個性化信息效勞現狀Page

471數字圖書館個性化信息效勞1.1個性化內容定制效勞個性化內容定制服務主要指用戶根據自己的需求和目的，向某一特定的系統提交自己的檢索界面、偏好資源、系統服務等信息。它通過獲取用戶個性化信息，為用戶提供更為準確滿意的信息服務，因而成為了數字圖書館個性化信息服務的最主要方式。Page

481.1.1個性化內容定制效勞范例人大個性化信息服務系統MyLibrary@NCStatc系統MyLibrary@Concll系統ILAS系統下的“我的圖書館”子系統MyLibrary@HUST系統Page

491.1.2個性化內容定制效勞范例〔深圳圖書館〕深圳圖書館的ILAS系統Page

501.2個性化信息推送效勞推送技術通過自動傳送信息給用戶，來減少用于網絡上搜索的時間。它根據用戶的興趣來搜索、過濾信息，并將其定期推給用戶，幫助用戶高效率地開掘有價值的信息。推送服務信息定題最新資料快報智能化推薦Page

511.2.1最新資料快報通過推送技術開展最新資料快報效勞，也就是信息效勞機構在動態收集用戶信息行為或用戶定制根底上，建立用戶信息需求模型，及時將符合用戶興趣的最新資料推送給用戶。Page

521.2.1最新資料快報〔UnCover數據庫〕Page

531.2.2信息定題信息定題效勞是利用網絡推送技術，信息效勞機構可為特約信息需求用戶群體長期或定期推送定向式、跟蹤式的專題信息效勞。Page

541.2.3智能化推薦智能化推薦效勞不僅能根據用戶的特征提供具有針對性的信息，還能通過對用戶專業特征、研究興趣的智能分析而主動向用戶推薦其可能需要的信息。經典范例美國卡羅來納大學圖書館的ilumine系統中國人民大學的“數字圖書館個性化推薦系統”Page

551.2.3智能化推薦范例〔中國人民大學圖書館〕Page

561.2.4個性化信息推送效勞的方式Page

571.3個性化信息咨詢效勞個性化信息咨詢是一種以人力資源為媒介、以因特網為根底而提供的信息效勞。咨詢的方式可通過提供多層次的咨詢效勞接口，實現用戶與虛擬咨詢員的在線或離線討論。通過填寫系統中的表單向參考咨詢館員提問在咨詢參考咨詢館員之前，先查閱常見問題解答庫中有沒有相關解答通過QQ、MSN或者系統自帶的實時交流軟件向參考咨詢館員當面提問FAQ表單咨詢實時咨詢Page

581.3.1個性化信息咨詢效勞范例〔聯合參考咨詢網〕Page

591.3.1個性化信息咨詢效勞范例〔聯合參考咨詢網〕Page

601.3.1個性化信息咨詢效勞范例〔聯合參考咨詢網〕Page

611.3.2個性化信息咨詢效勞范例〔網上聯合知識導航站〕Page

621.3.3個性化信息咨詢效勞范例〔AskaLibrarian〕Page

631.4學科效勞學科館員是指圖書館設專人與某一個院系或學科專業作為對口單位建立聯系，在院系、學科專業與圖書館之間架起一座橋梁，相互溝通，為用戶主動地有針對性地收集、提供文獻信息效勞。學科導航站是利用數據庫系統結合超文本技術，對因特網上與某一學科相關的國內外科研狀況、電子出版物、學術機構組織、學者個人站點、網絡數據庫、專利標準、科技成果以及專業搜索引擎等信息資源節點加以集中、分類、整理，按照方便用戶利用的原那么，以主題樹的形式揭示資源的分布情況，同時