《推薦系統在檔案知識服務中的應用研究》論文發表期刊：《

　　摘要：論文探討了推薦系統用于提高檔案知識服務主動性、針對性與個性化中的價值問題，并依據推薦系統通用模型，構建了推薦系統在檔案知識服務中的應用模式，然后列舉推薦系統在檔案知識服務中的典型應用。

　　關鍵詞：推薦系統;處理模型;用戶需求;檔案知識服務;應用研究

　　Abstract：The paper discusses the value of the recommendation systems in soling the bottlenecks and improving the initiative，pertinence and personalization of the Archives knowledge service.Based on the general model of the recommendation systems，it constructs the application model of the recommendation systems in the Archives knowledge service and then recommends typical applications of the recommendation systems in Archives knowledge service.

　　Keywords：Recommendation systems;Processing model：User needs：Archives knowledge service;Application research

　　特里·庫克1996年在第十三屆國際檔案大會上所提出的“后保管模式”包括新來源觀、宏觀鑒定、知識服務三個部分，"這是檔案知識服務的正式提出。

　　此后，關于檔案知識服務的研究圍繞著檔案知識服務的內涵概念、檔案知識服務的模式、檔案館知識服務的實現(數字檔案館與實體檔案館)、檔案知識服務的實現技術等鋪開，PIP經歷了1998-2005年的起步期、2006-2009年的初步發展期、2010年至今的深入發展期三個階段并逐漸呈現出網絡化、智能化、個性化的新特點。H本文在信息需求視角下，在分析檔案知識服務發展瓶頸的基礎上，將電子商務、新聞推薦等領域中廣泛應用的推薦系統引入檔案知識服務領域，探索推薦系統在檔案知識服務滿足用戶需求、優化服務方式方面的應用價值、實現路徑和典型應用，以期為檔案知識服務應用研究與實踐提供參考。

　　1現實瓶頸：推薦系統應用于檔案知識服務的提出

　　根據信息用戶需求理論，人們在實踐活動中為解決各種實際問題而對信息的不滿足感和必要感成為信息需要。這些信息需要處于一種多層次的結構狀態中，認識到的信息需要轉化為信息需求、表達出的信息需要成為現實的信息需求，而向信息服務機構提出的需要則成為最終的信息提問。網此三者在現實生活中往往并不一致，進而成為信息服務中各種問題存在的根源，檔案知識服務也不例外。針對在檔案知識服務過程中用戶的信息需求、現實信息需求、信息提問不一致的現象，需要對檔案知識服務方式進行改進，開展進行個性化定制服務1、指定專職顧問或團隊，全程提供利用服務的專職顧問服務網。

　　目前，檔案知識服務實現與發展仍然存在需要意識、需要轉化和需要表達三大制約因素。

　　1.1 信息需要意識瓶頸。在信息需要的第一層次，存在用戶檔案信息需要向信息需求的轉化瓶頸，意即用戶對檔案信息需要存在意識瓶頸。

　　如用戶不清楚待解決的某一問題可以利用檔案資源幫助解決，也就不會發出檔案利用行為成為檔案知識服務用戶。

　　1.2信息需要轉化瓶頸。在信息需要的第二層次，存在將用戶潛在的檔案信息需求轉化為現實的檔案信息需求的瓶頸。如用戶意識到需要利用檔案資源，但不清楚究竟需要什么樣的資源時，一部分用戶放棄利用，無法成為檔案知識服務現實用戶。也可能影響用戶對檔案利用服務效果的評價。

　　1.3信息需要表達瓶頸。在信息需要的第三層次，存在信息需求轉化為信息提問的精準性這一信息需要表達瓶頸。用戶信息提問不夠精準，或檔案機構不能正確充分地理解用戶檔案信息需求，而無法滿足用戶真實檔案需求。上述三種層次上的現實瓶頸，致使檔案知識服務面臨檔案信息需求、現實檔案信息需求、利用提問不一致的狀態，直接影響到用戶需求的滿足，而能否滿足用戶需求直接決定著檔案知識服務的生命力。因而擁有挖掘用戶潛在需求，提供主動推薦服務特點的推薦系統成為破局的選擇之一。

　　2應用價值：推薦系統在檔案知識服務中的促進作用

　　對用戶而言，推薦系統能幫助用戶找到感興趣/有用的物品/服務，輔助決策;對推薦系統服務提供者而言，推薦系統可以給用戶提供個性化服務，提高用戶的信任度和黏性。唯薦系統的應用價值主要體現在正向提升和反向利用兩個方面。142.1正向提升：精準服務重點，優化服務方式。首先，推薦系統對用戶、檔案資源的特征進行建模與分類，充分挖掘與揭示用戶與用戶之間、檔案資源與檔案資源之間、用戶與檔案資源之間的深層關系，然后依據相似度、關聯性等多種指標進行排序與預測。

　　其次，推薦系統的一大特色就是可以依據用戶畫像有針對性地主動提供推薦服務，可以起到優化服務提供方式和改進現有服務手段的雙重功效。

　　2.2 反向利用：挖掘用戶價值，釋放資源活力。大多數情況下，檔案知識服務重點落在“服務”，是一種“單向輸出”。

　　推薦系統要在檔案知識服務中實踐落地，必然建立在對用戶特征、用戶行為、檔案資源與檔案服務持續動態捕捉建模的基礎上(包括推薦服務應用準備及應用過程中用戶特征與用戶行為信息的持續獲得)，形成深度與廣度可觀的信息數據庫。

　　在將信息數據用于檔案推薦服務這一切衷之外，還可對信息數據庫進行“反向利用"：一是挖掘用戶價值;二是釋放資源活力。

　　3實現路徑：推薦系統在檔案知識服務中的應用模式

　　推薦系統的通用模型主要包括用戶模型、推薦對象模型和推薦算法三個重要模塊。

　　推薦系統通過采集用戶和推薦對象的各種屬性和特征，建立用戶和推薦對象模型，篩選出用戶可能感興趣的內容進行推薦。"根據推薦系統通用模型，可以構建推薦系統在檔案知識服務中的應用模式。

　　3.1用戶模型構建。檔案知識服務要應用推薦系統實現推薦的個性化與針對性，第一步是獲取用戶不斷變化的多種特征，并通過一定的計算構建用戶特征模型。p對于檔案知識服務用戶而言，用戶模型構建過程一般需要考慮以下幾種特征信息，包括用戶基本信息、用戶搜索與利用歷史信息、用戶利用結果反饋信息等。

　　3.2推薦對象模型構建。利用服務效果受用戶表達存在局限性，需要從用戶視角出發，獲取相應特征信息，構建符合用戶需求的推薦對象模型。

　　推薦對象不同其關鍵特征指標就會不同，在推薦對象模型構建過程中需要根據推薦對象的具體特征采用相應的建模方法。

　　3.3推薦策略的確定。推薦系統中推薦算法的應用反映的是推薦策略的選擇，是推薦系統的核心。

　　構建檔案知識服務推薦策略，尋求最佳算法的途徑主要有基于用戶、基于業務/場景和基于推薦對象的推薦三個方面。

　　4實踐落地：推薦系統在檔案知識服務中的典型應用

　　根據推薦系統在檔案知識服務中的應用模式和檔案知識服務滿足用戶需求的導向，推薦系統可通過檔案知識服務的具體應用與功能加以實施。

　　4.1輔助智能檢索。在已有的檔案知識服務智能檢索中，能提供的主要功能是智能糾錯、結果相關性排序等。推薦系統用于輔助智能檢索可以彌補傳統檢索的不足，如自動推薦系統有助于實現聲音、圖像、視頻等多媒體資料的檢索等。

　　4.2提供自動推薦。利用網絡媒體與社交媒體開展個性化推送服務已經并未實現真正意義的基于用戶與檔案資源關聯的推送服務。[利用推薦系統則可以預測用戶可能感興趣或需要的內容與服務，然后以“內容包”或“服務包”的形式主動推送給用戶，將自動推送深入到資源與服務層次。這種自動推薦服務具體到針對特定用戶提供所需的資源與服務，對檔案知識服務用戶獲得、增加用戶黏性、提高用戶評價的重要作用不一而足，是檔案知識服務實現自動化、智能化的重要途徑。

　　4.3指導資源建設。利用推薦算法對用戶的需求偏好進行計算與預測，從而在形成知識源過程中依據預測的用戶需求與偏好、依據知識源的應用形式等有針對性地進行檔案資源建設。

　　檔案知識服務可根據推薦計算結果構建資源建設模型以使資源建設結果-知識源更符合檔案知識服務需要，成為保證檔案知識服務效果的重要資源基礎。

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《推薦系統在檔案知識服務中的應用研究》論文作者信息：李甜