叶 颖

0 引言

在经历计算机图书馆、网络图书馆、数字图书馆以及移动图书馆等阶段的发展后，图书馆来到了智慧时代[1]。伴随新技术的迅速发展，智慧图书馆逐渐由理论构想走向实践，图书馆数据处理的策略也由收集数据、转换数据、发布数据演化为数据的融合与重构。智慧图书馆生态体系涌现出大量多源、异构、动态的数据，这些数据需要经过清洗、加工和融合，对其中的内容特性、属性特征、时空特征等进行关联、挖掘、发现和表达，才能真正实现生态链整合，发挥智慧图书馆框架的优势。信息资源推荐作为图书馆智慧服务的重要组成部分，是图书馆开展个性化适应性服务的关键[2]，也是用户体验智慧图书馆的首要内容。如何全方位地利用智慧图书馆生态链中各环节的数据，是图书馆智慧服务的核心环节，也是智慧图书馆改善用户体验的驱动力。基于此，文章从多源数据融合的视角出发，以智慧图书馆生态链各环节产生的用户数据为切入点，汇聚与融合异构数据中的共同特征，依据数据间的关联关系进行重构，使用相似度计算等方法进行个性化推荐。通过多类型用户数据，精确把控用户对于图书馆推荐服务的需求，同时利用动态数据实时调整推荐结果，提供智慧图书馆服务的新体验。

1 相关研究

当前有关图书馆信息资源推荐的工作与研究主要分为两类：一类是面向范围群体的阅读推广，另一类是面向用户个体的个性化推荐。……