【摘 要】
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信息技术的飞速发展以及人们信息需求的急剧增加推动了数字图书馆的兴起。经过几年的发展，数字图书馆已经向用户提供了包括图书、论文、报刊等在内的相当丰富的数字化信息资源
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信息技术的飞速发展以及人们信息需求的急剧增加推动了数字图书馆的兴起。经过几年的发展，数字图书馆已经向用户提供了包括图书、论文、报刊等在内的相当丰富的数字化信息资源，但是目前大多数数字图书馆提供的都是以诸如输入关键字检索为主的比较单一的检索方式和途径。在这种信息服务方式中，信息的获取往往是被动的，需要用户参与，而且获得的信息质量往往良莠不齐，不能精确地反映用户的个人需求。在这样的情况下，一种以用户为中心，主动提供信息服务的新型服务理念——个性化服务应运而生，并且已经成为数字图书馆信息服务的一个发展趋势。 实现数字图书馆个性化服务有很多解决方案，其中最关键的技术是信息过滤技术，它是实现数字图书馆个性化自动推荐服务的理论基础。本文着重研究信息过滤技术在数字图书馆个性化服务中的实践应用，在调研了国内外有代表性的信息过滤系统的基础上，提出了一个基于元数据的信息过滤抽象模型，并对实现该模型的各个步骤的解决方案进行了探讨。最后根据笔者所参加的受到国家社会科学基金支持的个人数字图书馆项目MyOpenDL及其特定的应用环境，提出了一个可以具体实施而且已经附诸实践的个性化自动推荐模型。本文的主要新思路在: ●根据用户提交元数据集的行为来进行隐式建模。通过用户提交的数据集分析用户的知识结构和有代表意义的兴趣关键字。 ●多元化的相似用户群定义方式:提供两种寻找特定用户相似用户群的途径:①利用用户个人兴趣模型计算相似用户群;②利用用户对信息资源的评估数据聚类相似用户群。根据相似用户群的兴趣模型进行关联规则推荐。 ●设计了一个原型系统，将基于内容的信息过滤方法与基于协同的信息过滤方法结合起来，并付诸实践。 本文讨论并实施的在MyOpenDL系统环境下的个性化自动推荐模型和解决方案，是一个应用了信息过滤技术的混合式自动推荐系统。另外在如何获取用户的兴趣以及在个性化自动推荐的推荐方法上，提出了一些新的思路，并对其做了有益的探索和尝试，这对在数字图书馆环境下实施个性化服务以及对于个人数字图书馆系统的设计和实现，都有相当的参考价值。
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