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数位图书馆(Digital Libraries DLs)已经变成取用数字化资讯最普遍的方式。因此,使用者欢迎任何改进数位图书馆的方法。其中一种服务就是从个人化(personalization)着手。到目前为止,数位图书馆常见的个人化服务依然是以使用者自行设定为主。尽管如此,为了要发展出高效率的个人化服务,现在可以加入自动化的方法。在这种情况下,机器学习技术(machine learning techniques)可以自动建立使用者模型(user model)。该论文提出了一种可以满足使用者对资讯需求的新方法来设计数位图书馆:自动适应数位图书馆(Adaptive DLs),系统将会自动学习使用者的偏好设定与目的,并依此提供个人化的互动使用经历。
该论文最重要的地方是提出了数位图书馆使用者模型的九个面向:个人资讯、认知型态(cognitive style)、设备、情境、历史记录、兴趣、目的、系统使用经验、领域专业知识。然后介绍相关的机器学习技术,建议用哪几种方式来建立使用者模型,并带出相关的研究,供读者可以继续延伸阅读。