0 引言

目前，处于“信息迷航”和“信息过载”背景下的读者在主动获取信息和订阅数字资源服务的过程中，是处于一种长期动态变化、异构终端和网络环境的应用场景下。而基于Web环境的数字资源服务的个性化推荐，往往只关注“读者——数字资源服务”之间的二元关联关系，而较少考虑读者及其所需资源所处的上下文环境（如时空信息、环境和实体、读者状态情况、网络条件、软硬件条件等等），使其个性化推荐服务在读者所处的终端软硬件和网络环境不断变化过程中并不能生成有效推荐，仍然存在不能准确、全面地向读者推荐数字资源的问题，加大了实现精准数字资源个性化服务的困难

。

随着数字资源个性化服务研究的深入，作为个性化推荐和个性化自适应的重要分支——个性化推荐技术，笔者认为应建立异构网络环境（称其为异构环境，包含终端硬件环境、软件环境、网络环境的异构）下的读者上下文模型，系统、全面地了解和把握读者的相关信息（即读者上下文，描述读者状态的任何信息），并据此为读者提供服务，才能提升推荐和自适应的精准度，提高异构网络环境下数字资源服务的读者满意度。建立和完善读者上下文模型，可以说是数字资源个性化服务系统中的基石。

1 读者上下文模型架构

数字资源个性化服务读者（简称为“读者”）是数字资源信息服务的使用者或消费者，而读者上下文模型作为数字资源个性化服务的基石决定了异构环境下数字资源个性化服务的满意度。……