基于多源数据融合的数字图书馆情景化推荐模型研究

李博

【摘要】本文结合多源数据理论提出了一种情景化推荐模型。在概述多源数据融合理论的基础上，就多源数据融合技术在数字图书馆中的应用进行了阐述，指出了情景化推荐模型的构建。对多源数据融合的数字图书馆情景化推荐模型研究，有助于提高用户满意度，解决数字图书馆情景化推荐问题。

【关键词】多源数据融合;数字图书馆;情景化推荐模型

一、多源数据融合的理论基础

（一）多源数据融合的内涵。多源数据融合（Multisource

data fusion）是指利用不同的算法工具及数据技术在有效搜集、整理、调查、分析相关数据类型、结构、价值的基础上，使多种来源的数据融合在一起，对多种类型数据进行科学客观的评价与分析，最终获取高价值的信息资源。多源数据融合的目的是将不同种类、不同结构、不同内容的数据进行综合优化处理，汲取不同来源数据的优势功能，从价值稀疏的海量数据中提取出具有统一结构特征，比单一数据更可靠、更有价值、更科学的数据，满足决策管理需要，使面向用户的数据服务更具科学性。

（二）多源数据融合技术与多源数据融合系统。结合目前学者的研究来看，多源数据融合技术是一种针对多种来源数据进行综合分析、计算、挖掘及管理的数据处理技术，通过对数据资源的全面挖掘、分析、整合使数据成为互相联系的有机整体，便于信息分析人员对数据全面掌握。基于多源数据融合技术产生的多源数据融合系统在信息情报机构广泛应用，该系统由两部分组成，分别为数据分布式处理模块和数据识别模块。……