本课题针对数字图书馆个性化推荐存在的无法适应海量、分布、异构信息环境,缺乏有效语义支持,推荐精度、规模、实时性、智能化不够理想等问题,将语义网格技术引入到数字图书馆个性化推荐领域,探索海量、分布、异构信息环境下的大规模、高精度、强时效、高智能、自动化数字图书馆个性化推荐解决方案。在仔细研究基于Web2.0/ Web3.0技术的数字图书馆服务模式、泛在环境下的数字图书馆IT管理、语义网格技术及其应用、个性化推荐技术、用户兴趣模型构建的基础上,提出基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模型,并给出该模型的详细解决方案。本课题创新之处在于(1)形成基于Web2.0/ Web3.0的数字图书馆个性化信息服务模式,并提出数字图书馆个性化推荐全貌;(2)揭示语义网格的核心技术及其应用目标;(3)构建基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模型,并进行原型系统实现。
Semantic Grid;Digital Library;Personalized Recommendation;;
本课题针对现行数字图书馆个性化推荐存在的无法适应海量、分布、异构信息环境,缺乏有效语义支持,推荐精度、规模、实时性、智能化不够理想等问题,将语义网格技术引入到数字图书馆个性化推荐领域,利用语义网格技术在语义理解和计算力共享方面的优势,构建了海量、分布、异构信息环境下的大规模、高精度、强时效、高智能、自动化数字图书馆个性化推荐解决方案。 本课题主要研究了基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模型,包括总体框架、体系结构和推荐流程,服务模式及应用,技术解决方案。其中,总体框架主要由基于语义网格的数字图书馆个性化推荐门户、个性化推荐平台和个性化推荐系统数据库三部分组成;体系结构分为资源层、语义网格平台层、个性化推荐层和用户交互层四层。基于语义网格的数字图书馆个性化推荐模式分为热点信息推荐、定题信息推荐、定制信息推荐、使用挖掘推荐等。基于语义网格的数字图书馆个性化推荐技术体系结构分为个性化推荐门户构建技术、个性化推荐处理技术、个性化推荐平台构建与管理技术和个性化推荐资源管理技术四层,同时语义技术,尤其是本体技术应用于各技术层。此外,本课题还研究了基于Web2.0/ Web3.0 技术的数字图书馆个性化信息服务模式、语义网格技术及其应用、个性化推荐技术及其应用、语义用户兴趣建模等。 本课题对提高传统数字图书馆个性化推荐的智能化、自动化、精准度、实时性,构建基于语义网格的泛在图书馆,研究基于Web2.0/Web3.0 的数字图书馆个性化信息服务模式具有重要意义;可为相关应用系统的研发提供理论、方法和技术解决方案,在数字图书馆、电子商务、电子政务等领域具有良好应用价值。