数字人文平台个性化服务的功能设计研究——以上海图书馆为例

doi:10.13266/j.issn.0252-3116.2021.24.006

图书情报工作 ›› 2021, Vol. 65 ›› Issue (24): 53-60.DOI: 10.13266/j.issn.0252-3116.2021.24.006

所属专题：从项目开发到平台建设——图书馆还能为数字人文做些什么?

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数字人文平台个性化服务的功能设计研究——以上海图书馆为例

刘沛中, 戴晴宜

上海图书馆上海科学技术情报研究所上海 200031

收稿日期:2021-05-06 修回日期:2021-10-18 出版日期:2021-12-20 发布日期:2021-12-29
作者简介:刘沛中,馆员,本科,E-mail:pzliu@libnet.sh.cn;戴晴宜,部门副主任,工程师,本科。

Research on Personalized Services of Digital Humanities Platforms: Taking Shanghai Library as an Example

Liu Peizhong, Dai Qingyi

Shanghai Library, Shanghai Institute of Scientific & Technical Information, Shanghai 200031

Received:2021-05-06 Revised:2021-10-18 Online:2021-12-20 Published:2021-12-29

摘要/Abstract

摘要： [目的/意义] 基于用户个人的研究兴趣和需求方向，探索实现数字人文信息精准推送的实现路径，以优化我国数字人文平台的功能。[方法/过程] 以上海图书馆的数字人文平台为例，探索知识图谱、用户画像以及热点推送三种服务方式在人文学科领域的应用，以提升现代图书馆服务质量，为用户提供更加高效优质的服务。[结果/结论] 研究显示，将高效的人工智能推荐算法与数字人文服务相结合，能够为用户提供各种精准优质的推介服务，将高价值信息精准地推送到用户面前。

关键词: 数字人文, 知识图谱, 图书馆服务

Abstract: [Purpose/significance] In order to optimize the functions of Chinese digital humanities platforms, this article explores the path to realize the accurate push of digital humanities information based on users' personal research interests and need directions.[Method/process] Taking the digital humanities platform of Shanghai Library as an example, this article tried to use three service ways of knowledge graphs, user portraits and hotspot push in the field of humanities to enhance the quality of modern library services, and provide users with more efficient and high quality services.[Result/conclusion] The research shows that digital humanities services combined with efficient artificial intelligence recommendation algorithm can provide users with a variety of accurate and high-quality referral services, and accurately push high-value information to users.

Key words: digital humanities, knowledge graph, library service

中图分类号:

G250.7

刘沛中, 戴晴宜. 数字人文平台个性化服务的功能设计研究——以上海图书馆为例[J]. 图书情报工作, 2021, 65(24): 53-60.

Liu Peizhong, Dai Qingyi. Research on Personalized Services of Digital Humanities Platforms: Taking Shanghai Library as an Example[J]. Library and Information Service, 2021, 65(24): 53-60.

参考文献

[1] Centers.An international network of digital humanities centers[EB/OL].[2021-04-26]. https://dhcenternet.org/centers.
[2] 朱本军, 聂华. 跨界与融合:全球视野下的数字人文——首届北京大学"数字人文论坛"会议综述[J]. 大学图书馆学报, 2016, 34(5):16-21.
[3] FITZELL S, LANGE L, LI-MADEO C.Linked Jazz:using linked open data to map community relationships inarchival documents[EB/OL].[2021-04-26].http://mysite.pratt.edu/~infosils/SAAPosterAUG9.pdf.
[4] SULA C A. Digital humanities and libraries:a conceptual model[J]. Journal of library administration, 2013(53):10-26.
[5] ACRL RESEARCH PLANNING AND REVIEW COMMITTEE.Top trends in academic libraries[EB/OL].[2021-04-26].https://crln.acrl.org/index.php/crlnews/article/view/9137/10061.
[6] 程静.国内外数字人文服务平台建设现状及思考[J].图书馆学研究,2020(2):37-42.
[7] 陈涛,刘炜,单蓉蓉,等.知识图谱在数字人文中的应用研究[J].中国图书馆学报,2019,45(6):34-49.
[8] 何盼盼,陈雅.我国图书馆数字人文研究述评[J].图书馆学刊,2018,40(4):132-137.
[9] SUSAN SCHREIBMAN,RAY SIEMENS,et al. A companion to digital humanities[M].Malden:Blackwell,2004:16-27.
[10] 陈宇.民国档案数字人文服务平台建设思路研究[J].北京档案,2021(8):28-31.
[11] 贾宏.数字图书馆个性化服务技术述略[J].现代情报,2006(3):71-74.
[12] 董彦.人工智能背景下图书馆知识服务创新研究[J].图书馆学刊,2019,41(7):78-81.
[13] 张磊,吾守尔·斯拉木,买买提依明·哈斯木,等.大数据下微博推荐算法[J].激光杂志,2016,37(6):1-6.
[14] DONKERS T, LOEPP B, ZIEGLER J. Sequential user-based recurrent neural network recommendations[C].Como:Proc of the 11th ACM conference on recommender systems. 2017:152-160.
[15] 沈冬东,汪海涛,姜瑛,等.基于知识图谱嵌入与多神经网络的序列推荐算法[J].计算机工程与科学,2020,42(9):1661-1669.
[16] 欧阳剑,梁珠芳,任树怀. 大规模中国历代存世典籍知识图谱构建研究[J]. 图书情报工作,2021,65(5):126-135.
[17] GROVER A, LESKOVEC J.Node2vec:scalable feature learning for networks[C]//Proc of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining.San Francisco:2014:701-710.

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[1]	贾明霞, 赵宇翔, 宋小康. 人文学者数字囤积行为模式及形成机理探索——基于关键事件技术法的访谈[J]. 图书情报工作, 2023, 67(4): 55-67.
[2]	任明, 贾君枝. 基于协作智能的数字人文领域知识图谱构建[J]. 图书情报工作, 2023, 67(4): 124-133.
[3]	任超, 杨孟辉, 杨冠灿, 霍朝光, 卢小宾. 基于知识图谱的循证政策中科学证据推荐研究——以新冠肺炎疫情防控政策为例[J]. 图书情报工作, 2023, 67(2): 108-118.
[4]	孙燕, 刘浏, 王东波. 《春秋左传正义》引书计算人文研究[J]. 图书情报工作, 2023, 67(2): 119-130.
[5]	刘莹莹, 李桂华. 文旅融合背景下公共图书馆服务创新路径研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(8): 84-91.
[6]	邓君, 王阮. 口述历史档案资源知识图谱与多维知识发现研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(7): 4-16.
[7]	宋雪雁, 霍晓楠, 刘寅鹏, 邓君. 数字人文视角下《全唐诗》贬谪诗人的时空轨迹分析[J]. 图书情报工作, 2022, 66(7): 26-34.
[8]	卓可秋, 沈思, 王东波. 自有知识增强下的学术全文本关系抽取研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(7): 120-131.
[9]	周毅, 刘峥, 粟小青, 金体成. 融合多层次数据的问答知识图谱本体模型构建[J]. 图书情报工作, 2022, 66(5): 125-132.
[10]	侯西龙, 王晓光, 段青玉. 数字人文视域下文化遗产图像远读可视化调查与分析[J]. 图书情报工作, 2022, 66(3): 54-64.
[11]	宋雪雁, 张伟民, 张祥青. 基于档案文献的清代祭祀礼器知识图谱构建研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(3): 140-151.
[12]	沈旺, 刘嘉宇, 李贺, 李世钰, 张承坤. 学科领域生命周期视域下国内中医古籍数字化研究进展[J]. 图书情报工作, 2022, 66(22): 4-15.
[13]	李贺, 祝琳琳, 刘嘉宇, 樊娇, 侯力铁. 基于本体的简帛医药知识组织研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(22): 16-27.
[14]	张向先, 李世钰, 沈旺, 张承坤, 王宇. 数字人文视角下敦煌吐鲁番医药文献知识组织研究[J]. 图书情报工作, 2022, 66(22): 28-43.
[15]	吴金华, 石静, 徐健. 面向数字人文的开放数据生态系统:构成要素与模型框架[J]. 图书情报工作, 2022, 66(22): 44-54.