基于团队科研—知识应用情境匹配的数字图书馆知识推荐方法研究*

张 亮 任亚茹 李梦茹 张 磊

(青岛大学商学院 青岛 266100)

0 引 言

大数据时代的到来使数字图书馆知识快速增长，知识过载现象愈发严峻。单纯依据用户检索词与资源关键词匹配的搜索方式难以实现理想的知识服务效果[1]。数字图书馆的知识推荐系统能够分析和预测用户的需求并向其推荐相应的知识，成为科研工作者开展学术研究的有效工具[2]。

本文关注的重要问题是：当科研工作以团队合作方式开展时，科研团队和个人的哪些情境信息会对其知识需求产生影响？如何将这些知识需求与数字图书馆的知识应用情境相匹配，从而实现知识推荐？对此，综合考虑团队科研情境与数字图书馆的知识应用情境，提出一种基于团队科研—知识应用情境匹配的数字图书馆知识推荐算法TKCM(Team-Knowledge Context Matching)。

1 相关研究

1.1情境与情境感知在以团队攻关和团队协作为特征的“大科学”时代，科研人员的知识需求是高度个性化、专业化、复杂和易变的，具有极强的情境敏感性。情境 (Context) 是指任何可以用来描述实体情形特征的信息，实体可以是人、位置或与用户和应用交互相关的物理的或虚拟的对象[5]。情境可以分为用户、用户社会环境、任务、位置、基础设施、物理条件和时间七个类别[6]。Chen等将情境定义为计算情境、用户情境、物理情境和时间[7]。数字图书馆服务于科研情境，具体的情境信息一般包括学科领域、科研背景、科研环境、人员等要素[8]。本文关注团队合作下的科研情境，同时考虑科研团队组织层面和科研人员个体层面的情境信息。……