基于知識聚合的數字圖書館社區推送服務組織
——以武漢大學數字圖書館社區為例

胡　媛　胡昌平

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基于知識聚合的數字圖書館社區推送服務組織
——以武漢大學數字圖書館社區為例

胡媛胡昌平

以武漢大學數字圖書館社區知識推送服務的組織與實現為例，從用戶需求調研出發，分析高校數字圖書館社區用戶知識聚合推送服務需求，結合武漢大學圖書館知識社區建設和知識推送服務發展現狀，構建面向交互的數字圖書館社區知識推送服務平臺，并提出應主要從社區知識聚合中的知識導航服務和面向科研協作的知識服務推送兩方面進行服務的組織與拓展。圖4。表4。參考文獻6。

知識聚合數字圖書館社區服務推送

高校數字圖書館作為社會化知識創新保障體系的一部分，是科學研究與知識創新的重要信息服務機構[]。高校數字圖書館社區作為其重要組成部分，不僅為用戶的知識交流、學習與利用提供資源和服務保障，還為用戶的社會化知識交互提供平臺支撐。因此，將用戶參與納入知識推送服務，從知識聚合與服務集成角度探討高校數字圖書館社區知識推送服務，不僅能有效提升用戶的服務體驗，還能推進數字圖書館發展和社會化知識創新。

數字圖書館社區運用Web2.0技術提供面向用戶交互的知識服務和基于SNS(Social Networking Serivces，社交網絡服務)的服務，是在充分發揮圖書館資源優勢的基礎上，打破用戶利用資源和交流間的障礙，充分實現知識資源的社會化分享和交流，促進知識創新。在數字圖書館社區實踐發展方面，目前國內大多數圖書館仍處于探索階段。絕大多數圖書館都在嘗試提供社區性服務，如微博、SNS、數字化網站等。武漢大學數字圖書館作為高校數字圖書館的代表，其在基于知識社區的服務拓展中不斷嘗試和探索，為用戶的知識交流和學習創新提供支持。

1　武漢大學數字圖書館社區知識推送服務現況與用戶需求

1.1武漢大學數字圖書館社區知識推送服務現況

近年來，武漢大學數字圖書館積極利用Web2.0技術和SNS的服務理念和技術，不斷探索知識社區建設和知識服務組織。借助第三方平臺，包括新浪微博社區、博客、豆瓣等SNS服務空間以及wiki、RSS等社會化網絡服務應用等，搭建知識社區并開展服務。同時，在資源整合建設和服務組織中，充分借鑒和利用Web2.0技術和SNS服務工具，為用戶提供個性化知識社區服務。

然而，武漢大學圖書館尚未在數字圖書館平臺上構建真正意義上的知識社區，也未實現真正意義上的基于用戶-資源關聯的知識服務，用戶與用戶之間相互獨立，無法實現用戶間的交流與關聯。其知識社區服務模式僅限于為用戶提供個人知識信息空間，服務推送模式也僅限于簡單和低層次的館藏資源推薦，無法在挖掘用戶深層次需求的基礎上進行知識和服務的主動推送，導致用戶服務體驗較差。具體而言，武漢大學數字圖書館知識社區服務當前主要存在以下幾方面的缺陷：

(1)從用戶交互角度看，目前數字圖書館知識社區服務只關注單個用戶的需求和行為，沒有為用戶之間的知識溝通、交流提供平臺和橋梁，從而限制了用戶間的知識交流、資源共享和交互學習2?，F有服務模式導致數字圖書館知識資源的利用效率低下，無法解決用戶科研學習中遇到的問題，更無法實現專業交流與跨學科知識創新。

(2)從資源組織角度看，數字圖書館中的知識信息資源組織只是按學科進行簡單的分類和集成組織，沒有根據知識資源間的關聯和用戶-資源間的關聯關系進行資源的深度開發與聚合。同時，數字圖書館中的知識信息資源僅為圖書館館藏資源，忽視了用戶的參與，即用戶使用資源時對知識資源的評論、標注及修改等，從而導致圖書館的資源組織無法滿足用戶的知識利用與創新需求。

(3)從服務組織角度看，推送內容的組織雖然嘗試關注用戶的個性化需求，但是絕大多數還只是簡單的集成化整合，未對用戶需求進行深層次挖掘。同時，服務方式也較為被動，主動推送程度低。

1.2武漢大學數字圖書館社區用戶需求調研

用戶需求是服務組織與推送的前提和基礎，數字圖書館社區應以用戶需求為依據，進行個性化服務的組織與推送。利用問卷和訪談的方式，對武漢大學數字圖書館用戶對知識社區服務應用與知識推送服務的需求進行調查。

1.2.1問卷設計與調查

本次調查以武漢大學數字圖書館學生用戶為調查對象，通過網上調查的方式發布調查問卷。調查問卷主要由兩大部分組成：第一部分主要了解用戶的基本信息和數字圖書館使用情況，主要包括用戶的基本信息、用戶使用數字圖書館的目的、用戶對知識社區構建及推送服務的需求等；第二部分涉及用戶對目前圖書館知識推送服務的滿意度，主要包括用戶對集成檢索服務、閱讀推薦服務、電子期刊導航服務、個人數字圖書館等知識推送服務的滿意度。

為確保調查問卷的合理性和準確性，在正式問卷發布前，利用在線咨詢的方式就問卷問題向圖書館員進行咨詢并對問卷進行調整，在此基礎上隨機選擇30位用戶進行問卷預調研，最后確定本文調查問卷的所有問題。正式問卷采用李克特(Likert)5等級量表進行測試，其中，5表示“非常滿意”，3表示“中立”，1表示“非常不滿意”。問卷通過網絡宣傳、QQ轉發等方式進行發布與收集，在2014年12月至2015年1月期間，共回收問卷378份。經過篩選，最終確定328份有效問卷。

1.2.2問卷結果統計與分析

1.2.2.1被調查用戶的基本信息

表1描述了調查對象的基本信息。從調查結果來看，調查對象中男女所占比例分別為59.76%和40.24%。被調查者的年齡大多分布在18—24歲，占60.06%；其次為25—30歲階段的用戶，占32.93%的比例；最后是大于30歲和小于18歲的用戶，分別占4.57%和2.44%。受教育水平方面，本科生為14.33%，碩士研究生為56.40%，博士研究生為29.27%。被調查用戶所屬學科方面，人文社科為56.71%，理科為24.09%，工科為9.76%，醫學為7.93%，藝術學為1.52%。

表1被調查用戶的基本信息

特征數量(個)百分比(%)性別男19659.76%女13240.24%年齡<1882.44%18-2419760.06%25-3010832.93%>30154.57%受教育水平本科生4714.33%碩士研究生18556.40%博士研究生9629.27%學科人文社科18656.71%理科7924.09%工科329.76%醫學267.93%藝術學51.52%

1.2.2.2用戶使用目的

總體而言，用戶使用數字圖書館的目的包括獲取知識信息資源、獲得研究幫助、獲取專業培訓、進行交流討論學習以及進行社會交往(結識興趣愛好相同的朋友)等。從表2的調查結果看，本科生使用目的多偏向于獲取信息資源、專業培訓、進行課程討論學習以及社會交往；碩士研究生和博士研究生則偏向于獲取信息資源、研究幫助和科研討論學習?？傮w而言，不同層次用戶使用數字圖書館的主要目的都是獲取知識信息資源，為學習、科研提供資源支撐；本科生除了獲取知識信息資源外，還有一定的社會交往需求，而碩士研究生和博士研究生則多偏向于科研學習需求。

表2被調查者使用武漢大學數字圖書館的目的

用戶身份使用目的本科生47碩士生185博士生96樣本數百分比樣本數百分比樣本數百分比獲取信息資源4187.23%15684.32%7881.25%獲得研究幫助510.64%14779.46%8992.71%獲取專業培訓3268.09%6937.30%2323.86%進行課程討論學習3880.85%2111.35%33.13%進行科研討論學習919.15%8244.32%6466.67%進行項目討論學習714.89%4524.32%4142.71%結識興趣相同的朋友2553.19%3116.76%55.21%

注：此題為多選題，百分比=本學歷層次中該選項被選次數/本學歷層次調查對象人數*100%。

1.2.2.3用戶對知識社區構建及推送服務的需求

從表3可以看出，超過60%的用戶希望在武漢大學數字圖書館中構建知識社區平臺，因而可以看出用戶對數字圖書館社區平臺構建的需求較為迫切。同時超過一半的用戶希望享受個性化知識推薦服務，這就需要數字圖書館在深層次挖掘用戶需求和知識聚合的基礎上為用戶進行個性化知識推薦。此外，不同學歷層次的用戶對推送服務需求的側重點也略有區別。從調研結果看，與其他服務需求相比，本科生對知識社區平臺和個性化知識推薦需求最為迫切，還有27.66%的用戶希望圖書館完善知識導航服務功能；碩士研究生對嵌入式集成推送服務和知識導航服務需求都約有40%的比例；博士研究生則還希望圖書館提供和完善語義檢索服務(54.17%)。從整體調查結果來看，用戶有構建武漢大學數字圖書館社區和知識聚合推送服務等方面的需求，希望圖書館在構建知識社區的基礎上，提供各種類型的推送服務，為用戶的知識交流、學習、利用與創新提供服務支撐。

表3被調查者對知識社區構建及推送服務的需求

用戶身份用戶需求本科生47碩士生185博士生96樣本數百分比樣本數百分比樣本數百分比構建圖書館社區平臺3268.09%14573.38%7679.17%語義檢索服務919.15%4222.70%5254.17%知識導航功能服務1327.66%7238.92%2121.88%知識地圖服務817.02%5630.27%2627.08%嵌入式集成推送服務48.51%7641.08%3738.54%個性化知識推薦2553.19%8948.11%8285.42%

注：此題為多選題，百分比=本學歷層次中該選項被選次數/本學歷層次調查對象人數*100%。

1.2.2.4用戶對推送服務的滿意度

通過對服務滿意度的調查和分析，可以了解用戶對推送服務的實際感受和期望，以便為推送服務的改善提供依據和指導。用戶滿意度調查基于LibQUAl+TM模型進行，計算公式包括：平均期望值=Σ期望值/問卷份數，平均感受值=Σ感受值/問卷份數，平均最低接受值=Σ最低接受值/問卷份數。通過分析問卷的調查結果，計算出各問題的得分，如表4所示。

表4被調查者對知識推送服務的滿意度

服務效果平均感受值平均期望值差距平均最低接受值電子資源門戶中的集成檢索平臺能有效檢索出所需知識信息3.824.22-0.403.23閱讀推薦服務推薦的圖書符合閱讀興趣3.024.23-1.213.47電子期刊導航服務能有效幫助查找期刊4.124.67-0.553.75個人數字圖書館允許自主設置,個性化程度高3.044.36-1.323.32RSS訂閱能根據需求進行定制化信息推送4.154.58-0.434.04定題服務提供的知識信息符合個性化需求和科研需求4.144.62-0.483.92學科服務推送的學科信息能有效指導科研活動3.874.17-0.303.73

從表4的計算結果可以看出，用戶對知識推送服務的實際感受值在3—4.2之間，對服務的期望值則在4—5之間，對服務的最低接受值在3—4.1之間。閱讀推薦服務和個人數字圖書館推送服務的用戶實際感受值低于用戶最低接受值，其余服務的用戶實際感受值則高于用戶最低接受值。

用戶對閱讀推薦服務和個人數字圖書館服務的滿意度較低，這是由于目前武漢大學數字圖書館中基于用戶個人需求和興趣偏好的知識信息資源推薦程度較低，閱讀推薦大多以整體借閱排行榜為參考；同時，個人數字圖書館中推送服務的個性化程度也較低，“我的數字圖書館”僅為用戶提供了個性化知識資源管理空間，而針對用戶的知識推送服務則較少。

綜上所述，武漢大學數字圖書館用戶對圖書館基于知識社區的聚合推送服務需求較為迫切，對目前的推送服務滿意程度不高。用戶希望通過在數字圖書館平臺搭建知識社區，為用戶提供個性化的知識推送服務，從而保障用戶的知識學習、交流、利用與創新。目前，武漢大學圖書館在面向用戶的推送服務組織中，將圖書館的數據庫資源與外部資源進行集成整合，為用戶提供基于電子資源門戶的檢索服務；同時，根據用戶的借閱記錄進行相應的館藏資源推薦服務。這在一定程度上有效整合了圖書館的知識資源，為用戶提供了知識資源保障。然而，目前的知識推薦服務個性化程度較低，且難以有效融合用戶的交互關系，因而難以適應用戶的多元化和社會化知識服務需求。

2　面向交互的數字圖書館社區知識推送服務平臺構建

2.1數字圖書館社區知識聚合系統構建

知識聚合的最終目的是實現面向用戶的個性化知識服務推送，促進用戶在圖書館社區中的知識交流與利用，最終實現知識增值與創新。面向用戶的知識聚合實現的本質是在對社區中知識資源進行語義聚合組織的基礎上，借助社區服務平臺，集成整合社區中的知識資源、數據以及各種社會化服務應用，進而面向用戶提供服務推送，從而滿足用戶多元化的知識利用和知識創新需求。

目前，武漢大學圖書館知識社區的信息資源大多進行了集成與整合，通過構建電子資源門戶為用戶提供集成檢索服務。但這種信息資源組織模式僅僅考慮資源間的部分關聯，忽略了用戶與信息資源間的關聯關系，難以有效滿足用戶日益多元化和個性化的知識需求。因而，需要根據用戶與資源間的關聯關系進行社區知識資源的重組與聚合。

廣義范圍上的用戶與資源間的關聯包括用戶與用戶間的關聯關系、知識資源與知識資源間的關聯關系以及用戶與知識資源間的關聯關系。在武漢大學圖書館社區知識資源聚合組織中，本文主要考慮用戶與知識資源間的利用關聯，同時將用戶社區知識交流融入其中。

用戶在圖書館社區平臺上進行知識交流與利用活動，主要產生兩種知識資源：一是用戶注解的知識資源(如標注、評論)，二是用戶分享的知識資源。這兩部分資源不僅能作為圖書館社區知識庫的補充，而且能有效反映用戶的需求偏好與趨向。因而，在武漢大學圖書館社區知識資源組織中，應將用戶交互資源納入其中，充分考慮用戶間的知識交互與知識利用關系。

數字圖書館社區知識聚合主要包括以下步驟：首先，進行社區知識文本內容的識別與主題提取，運用系統后臺抓取用戶在社區平臺中交互和利用資源的記錄，形成知識文本內容，運用LDA主題模型提取主題，得到知識主題的分布與演化趨勢；然后，在前述步驟的基礎上進行知識語義標注與建模，利用向量空間模型進行相似度計算，從而實現知識內容聚合；最后，將聚合后的知識資源儲存到社區知識庫中，方便社區用戶的實時檢索、查詢和利用。武漢大學圖書館知識聚合系統模型如圖1所示。

武漢大學圖書館社區知識聚合系統使用WAMP(Windows/Apache/MYSQL/PHP)開發平臺，聚合系統主要包括知識資源采集與挖掘模塊、知識聚合模塊、專家庫模塊和知識庫模塊四部分。

圖1　武漢大學圖書館社區知識聚合系統模型

(1)知識資源采集與挖掘模塊。知識資源采集與挖掘模塊主要負責收集圖書館社區中的知識資源，包括館藏資源和社區中用戶交互資源。在知識資源采集的基礎上，進行規范化和標準化處理，按知識主題建立相應的知識信息庫，為進一步探索知識間的關聯關系和聚合做好準備。

(2)知識聚合模塊。知識聚合模塊負責運用各種工具進行知識點之間關聯關系的挖掘和建立用戶知識需求與知識資源間的關聯匹配。在知識聚合模塊中，運用Tag-LDA主題模型進行知識主題提取和文本建模，然后利用向量空間模型進行相似度計算，實現知識的內容聚合，從而明確知識資源的主題分布、知識點之間的關聯關系與演化趨勢。

(3)專家庫模塊。專家庫模塊作為圖書館社區知識庫的一部分，通過建立專家地圖、專家知識關聯網絡和專家分類庫形成專家與知識資源之間的關聯，進而開展專家資源的聚合。其中，專家地圖是以地圖的形式對專家進行可視化展示，專家知識關聯網絡則根據專家的學科專業領域、合作關系等建立專家網絡，專家分類庫則按照學科專業對專家進行分類組織，并根據專家的學科地位或在社區中與用戶交互為用戶提供指導的程度建立專家排行榜。專家庫模塊包括專家識別、專家遴選、專家聚合、專家檢索、專家可視化和專家地圖等子模塊。

(4)知識庫模塊。知識庫模塊負責儲存經過聚合處理后的知識資源，運用語義元數據對處理后的知識資源進行模型化表示。在知識庫模塊中，建立元數據索引，為用戶從社區平臺進行知識資源檢索和調用奠定基礎。

2.2數字圖書館社區知識推送服務平臺架構

在數字圖書館社區知識聚合的基礎上，將用戶交互與知識推送服務進行融合，將用戶參與納入服務組織中。通過構建基于SNS的知識服務推送平臺，進行基于知識聚合的個性化知識信息服務推送，從而滿足用戶的知識交流與科研學習需求，為提升用戶服務體驗奠定基礎。根據武漢大學圖書館基于知識社區的推送服務發展現狀，本文在圖書館資源整合和集成的基礎上建立將用戶社區交互與知識服務相融合的服務平臺。

武漢大學圖書館社區知識推送服務平臺總體架構如圖2所示。知識推送服務平臺架構主要包括三大塊：用戶終端層、知識推送服務層和知識資源聚合層。

圖2　武漢大學數字圖書館社區知識推送服務平臺架構

用戶終端層是推送服務平臺與用戶的對接層，也是用戶接收系統推送服務的接口。武漢大學圖書館社區知識推送平臺采用多種服務推送方式，包括基于網頁的推送、基于移動終端的推送、郵件推送、RSS訂閱等。同時，平臺的系統兼容性強，用戶可通過電腦、手機、移動設備等終端登錄知識服務平臺進行知識交流與利用。

知識推送服務層在匹配用戶需求和社區知識資源的基礎上，向用戶進行知識服務推送。該服務層包括用戶需求匹配模塊和個性化知識服務推送模塊。用戶需求匹配模塊通過用戶需求建模生成用戶知識需求列表，將用戶知識需求與社區中的知識資源進行關聯匹配，生成面向知識內容需求、面向表達形式需求和面向推送方式需求的知識資源。在此基礎上，運用個性化知識服務推送模塊向用戶進行協同服務推送。

知識資源聚合層為知識推送服務的實現提供資源支撐與保障。知識聚合層中的知識資源包括圖書館的數據庫、電子期刊、電子圖書、學術論文、多媒體等館藏資源以及用戶在社區中交互產生的知識資源。以用戶需求為導向進行知識資源的重組與聚合，建立知識資源本體元數據，為平臺中面向用戶的知識服務推送奠定基礎。

3　基于知識聚合的推送服務推進與拓展

在武漢大學圖書館基于社區的知識服務發展現狀的基礎上，推進與拓展基于知識聚合的服務。具體而言，主要是從社區知識聚合中的知識導航服務和面向科研協作的知識服務推送兩方面進行服務的組織與拓展。

3.1知識導航服務

目前，武漢大學圖書館提供主頁導航和電子期刊導航服務，資源組織形式較為單一。電子期刊導航按照資源的學科分類進行劃分，主頁導航按照服務類別(文獻檢索、電子圖書、館藏目錄等)進行簡單排列?？傮w而言，導航服務的個性化程度低，未按用戶需求和用戶與資源間的關系進行聚合與集成。因此，本文在圖書館原有導航服務的基礎上，進行知識資源的重組與聚合，按照用戶需求建立知識導航服務體系，進行社區知識資源的聚合化展示。

知識導航系統的結構框架從上到下包括用戶服務層、應用邏輯層和數據存儲層，如圖3所示。其中，用戶服務層是用戶接收導航服務的界面和接口。在界面設計與實現中，應在知識聚合的基礎上進行知識資源的組織與展示，引導用戶進行知識資源的查找與利用；同時，還應充分尊重用戶的個性化選擇，用戶可根據自身需求進行自主化定制，系統根據用戶定制需求從數據庫中提取知識資源，實現資源的動態化和個性化利用。應用邏輯層是導航服務實現的技術關鍵層，主要解決兩個問題，一是導航模塊設計，二是數據查詢與檢索。導航模塊可采用JSP技術予以設計與實現，數據查詢則使用SPARQL語言從系統知識本體庫中進行查詢。數據存儲層是導航服務實現的資源基礎和保障，其中的資源包括知識資源和專家資源。該層依據用戶需求偏好和知識分類規則進行資源聚合，構建知識本體元數據，展示知識資源間的結構層次關系。將社區中用戶交互、分享的知識資源和圖書館館藏資源作為實例存儲添加到本體中，并將構建的本體存儲到OWL文檔中。

圖3　武漢大學圖書館社區知識導航服務

數字圖書館社區的知識導航服務，不僅是圖書館對知識資源進行的組織管理，也是面向用戶的知識推送服務形式。在對社區中的知識資源進行開發、傳播、共享和利用的基礎上建立科學合理的導航服務體系，使用戶在獲取知識信息的同時進行知識交流與互動，進而實現知識創新。在武漢大學圖書館社區知識導航服務的發展情況和用戶需求調研的基礎上，提出以下知識導航服務模式：

(1)學科導航服務。作為高校圖書館，武漢大學圖書館具有較為顯著的專業學科優勢，因而可在此基礎上建立學科知識庫和學科導航庫，為用戶提供專業化的學科服務。建立學科知識庫，使用戶通過瀏覽、查詢數據庫獲得所需的專業知識。同時，在對學科信息資源進行集成整合的基礎上建立索引，根據用戶需求主動向用戶推送學科信息。建立學科導航庫，將具有相同或相似學科知識需求的用戶進行聚合，能有效促進用戶間的知識交流與共享，也能進一步促進社區中學科知識信息的完善。

(2)個性化導航定制服務。個性化導航定制服務是圖書館社區面向個體用戶的服務形式，也是適應用戶社會化和多樣化知識信息需求的服務形式。針對不同用戶的特點和需求，對圖書館社區中的知識資源進行組織、過濾，從而創建個性化的知識信息環境，滿足用戶的個性化需求。數字圖書館社區個性化導航定制服務可從以下幾方面開展：一是用戶自行定制所需的知識資源類型和導航界面，實現知識信息的集成化推送；二是根據不同用戶的不同需求，社區主動提供個性化的知識導航；三是圖書館社區根據用戶的需求，向用戶提供動態化的知識導航服務。

(3)基于學科領域專家和圖書館員的專業導航服務。在社區交流平臺中，圖書館員和學科領域專家作為智囊團，為用戶間的知識交流提供智力支持與導航。具有圖書情報專業素養的圖書館員，熟悉圖書館的各種館藏資源，能有效引導用戶的知識利用與交流。根據館員的學科和專業分工進行分類，便于用戶根據專業需求選取相應的館員進行學科咨詢和交流，從而為用戶提供以學科專業分類為基礎的導航服務。學科領域專家作為圖書館社區用戶知識交流和學習的智力支持，可根據社區中用戶的學科知識問題，主動開展深層次的個性化服務，為用戶提供指導和解決方案。高校圖書館社區中的用戶知識交流大多以科研和課程問題為主，因而可按照學科分類聘請學科領域專家，為社區用戶知識交流提供導航和智力支持。

(4)融合社區交流的知識導航。不論是基于知識聚合的知識導航，還是依托于專家學者的導航服務，都難以滿足所有用戶的需求。在數字圖書館社區中，更應充分發揮用戶本身的優勢，將用戶交流融入導航服務。在充分借鑒“百度知道”“新浪愛問”等網絡知識社區服務經驗的基礎上，將搜索引擎服務和社區交流服務進行融合3。用戶在圖書館社區平臺提問，其他用戶可回答、討論，這些交流的知識信息可作為檢索結果提供給社區中的用戶。同時，用戶在社區平臺中分享的知識資源亦可納入其中。

3.2面向科研協作的知識服務推送

高校數字圖書館社區的用戶以高校學生和高校教師為主，其所進行的知識交流與利用活動以科研學習為主。因此，武漢大學圖書館社區的知識推送服務，可以用戶科研協作為導向，為用戶的科研學習與創造提供支撐。

目前，武漢大學數字圖書館為用戶進行的資源推送個性化程度低，所推送的資源僅根據用戶的圖書借閱記錄和館內借閱排行榜進行推薦，數據庫、多媒體等資源則未進行推薦。這種模式的推薦服務缺乏基于用戶-資源-服務的交互基礎4。因而難以滿足用戶的多元化知識利用需求，也難以解決用戶科研學習中的問題。用戶間的協同合作是進行知識交流、共享和科研創新的重要手段，且用戶交互導向下的知識資源推送更能實現資源的深度開發與利用，滿足用戶的知識利用需求，為用戶的知識創新提供指導。因此，本文將用戶交互融入資源推送服務，提出面向科研協作的知識推送服務，如圖4所示。

數字圖書館社區中基于用戶交互和科研協作形成的社區關系網絡是知識服務開展的前提和基礎。用戶與資源間建立的語義關聯網絡，為用戶需求分析與提取以及相似用戶發現提供依據，從而提升推送服務效果，加速資源流動速度，提高知識資源利用效率。

用戶在高校數字圖書館社區中的活動大多以科研、學習為主，因而社區平臺在向用戶進行知識資源推薦時應充分尊重用戶的專業和學科需求。在武漢大學圖書館社區平臺中，用戶通過社區電子資源門戶和知識導航系統利用知識資源，并在社區平臺中以科研學習為導向進行交流討論，

圖4　面向科研協作的數字圖書館社區知識推送服務

從而形成兩種知識文本資源：用戶標注的知識文本以及用戶原創的知識5。通過對社區知識資源和館藏資源進行基于LDA的主題提取、基于層次向量空間模型的向量化表示以及融合向量空間模型和Tag-LDA模型的知識文本聚類，得到知識資源的語義元數據。同時，根據用戶在社區中的知識交互與利用行為，進行用戶需求建模。在此基礎上，通過建立用戶需求與知識資源間的映射關聯匹配，構建知識服務推送平臺進行基于知識聚合的知識服務推送。

面向科研協作的數字圖書館社區知識推送模型包括用戶交互模塊、用戶需求模塊、社區知識聚合模塊、用戶需求與知識資源映射匹配模塊和協同推送服務模塊。協同推送服務實現的關鍵在于建立用戶需求與社區知識資源間的映射關系，運用協同推送Agent進行知識服務推送。

武漢大學圖書館社區面向科研協作的知識服務推送中，推送服務模塊通過智能推送Agent將用戶所需的知識資源和服務通過Web服務器或E-mail服務器以網頁或郵件(E-mail)的形式推送給用戶。關于推送服務方式，可選擇采用基于網頁、郵件和移動終端的推送方式。這三種方式均在提取用戶需求的基礎上進行服務推送?；诰W頁的推送包括頻道式推送和個性化推送，其中，頻道式推送根據用戶需求庫中的數據選取相應記錄，按關鍵詞、分類號或主題詞進行知識資源和服務的組織陳列，生成符合RSS FEED格式要求的XML文件頻道6，讓用戶自主選擇自己感興趣的知識資源和服務，進行個性化定制；個性化推送則由系統根據用戶需求傾向，主動向用戶進行知識和服務推送。郵件推送則是推送系統通過分析用戶需求，通過電子郵件方式向用戶主動推送知識和服務。移動終端推送則是將知識服務推送到用戶的移動終端上，用戶可隨時隨地接受知識服務，實現知識學習與利用的實時化和個性化。就具體的推送方式和效果而言，頻道式推送適合進行用戶群體的服務推送，個性化網頁推送和郵件推送則適合向用戶個體進行服務推送。

1 胡昌平，等. 創新型國家的信息服務與保障研究[M]. 北京：學習出版社，2012：168.

2 王鵬程，胡媛. 基于SNS的高校圖書館信息服務平臺模型構建[J]. 情報科學，2013(4).

3 黃琪. 網絡時代圖書館知識導航的模式及實現途徑[J]. 圖書館學刊，2014(7).

4 胡吉明，張蔓蒂. 基于知識社區的高校數字圖書館服務拓展[J]. 圖書情報知識，2014(3).

5 胡吉明. 社會網絡環境下基于用戶關系的信息推薦服務研究[D]. 武漢：武漢大學，2011.

6 肖紅，肖靜波. 基于RSS 的高校圖書館推送服務系統的設計與實現[J]. 情報雜志，2009(3).

(胡媛講師南昌大學管理學院信息管理系，胡昌平教授武漢大學信息管理學院)

Organization for Pushing Services in Digital Library Community Based on Knowledge Aggregation： Taking Digital Library Community of Wuhan University as an Example

Hu YuanHu Changping

Taking digital library community of Wuhan University as an example， this paper has done the following things. First， user demand survey is organized to analyze academic digital library users’ requirements for knowledge aggregation pushing service. Second， the knowledge community construction and knowledge pushing service of Wuhan University Library are analyzed. Then， a platform of knowledge pushing service for interaction in digital library community is constructed. Finally， this paper puts forward that， services should be organized and developed in both knowledge navigation of community knowledge aggregation and knowledge pushing based on research collaboration. 4 figs. 4 tabs. 6 refs.

Knowledge Aggregation； Digital Library Community； Service Pushing

2015-10-17

*本文系江西省2015年教育廳科技青年項目“面向用戶的數字圖書館社區知識聚合與推送服務研究”(項目編號：G JJ150099)和江西省2015年高校人文社科青年項目“基于信息行為理論的信息用戶滿意度及其測量研究”(項目編號：TQ 1509)的研究成果之一。