团队科研情境驱动的数字图书馆知识推荐方法

本文主要探讨了"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"这一主题，针对当前数字图书馆服务存在的局限性，即过于侧重个体用户的科研需求，而忽视了科研团队的实际情境。在许多科研活动中，团队合作的方式日益普遍，因此，理解并考虑团队科研情境对于提升知识推荐的精确性和有效性至关重要。 研究者提出了一个创新的方法，该方法首先利用情境感知技术来构建两个关键模型：一是数字图书馆的知识应用情境模型，它涵盖了用户在进行团队科研时可能遇到的各种知识需求场景；二是团队科研情境模型，描绘了团队成员之间的协作模式、研究阶段和知识共享需求。通过对这两个模型的匹配，系统能够识别出与团队科研活动相适应的知识，并找出活跃用户可能感兴趣的知识点以及相似的邻居用户。 推荐过程中，系统不仅根据用户个人的历史行为和偏好进行排序，还考虑了团队内的协同效应，这意味着推荐结果更加符合团队的整体科研方向和知识空白。通过实例分析，研究者展示了这种推荐方法在实际应用中的效果，能够有效地挖掘出团队科研情境下的知识需求，提高了知识获取的效率和针对性。 文章强调了关键词"团队科研"、"科研情境"、"数字图书馆"和"知识推荐"的重要性，这些关键词贯穿于整个研究中，构成了理论框架的核心。本文的研究成果对数字图书馆的设计者和管理者具有指导意义，表明在设计知识推荐系统时，应当更加注重用户群体的多样性，特别是团队科研环境，以提供更加个性化且高效的检索和学习体验。 该研究的中图分类号为G203，文献标识码为A，发表在《情报杂志》2021年第2期，作者包括张亮、任亚茹、李梦茹等人。引用时应遵循给出的参考格式。通过这篇论文，读者可以深入了解如何在数字化时代背景下，通过情境匹配技术优化团队科研过程中的知识获取与分享，推动科研生产力的提升。