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试论数字图书馆个性化服务中的个人信息保护


□ 许春漫

  [摘 要]用户个人信息是数字图书馆开展个性化服务的基础和核心,加强个人信息保护对维护用户的合法权益、促进数字图书馆社会功能的充分发挥具有重大现实意义。数字图书馆在开展个性化服务过程中,应遵循知情同意、妥当合适、限制利用、用户参与、安全保障原则,运用法律、法规进行约束,实行规范的自律措施,并辅以用户的自我保护,以切实做好对个人信息的保护。
  [关键词]数字图书馆 个性化服务 个人信息保护
  [分类号]G250.76
  
  数字图书馆个性化服务是针对不同用户的知识背景、兴趣爱好和信息需求,提供不同信息内容的服务。用户个人信息是开展个性化服务的基础和核心。数字图书馆只有掌握了充分、详细的用户个人信息,才能提供高质量的个性化服务;用户只有提供了全面、准确的个人信息,才能获得最符合自己需求的信息服务。数字图书馆在开展个性化服务过程中对所涉及到的大量用户个人信息必须采取有效的机制加以保护。
  
  1 数字图书馆个性化服务过程中必须收集和利用的用户个人信息
  
  个性化服务的实现原理是通过对用户知识背景、信息需求、兴趣爱好和访问历史的收集分析,建立用户兴趣模型,并将用户兴趣模型应用于网上信息的过滤和排序,返回与用户需求相关的检索结果,或向用户主动推送信息。由此可见,用户兴趣模型能否准确揭示用户真实的信息需求,将直接影响个性化服务的质量。为了准确地建立用户兴趣模型,并保证用户兴趣模型能及时根据用户兴趣爱好的变化做适应性的改变,数字图书馆一般通过以下方式来获取用户个人信息:
  
  1.1用户登记
  用户首次登录个性化服务系统时,系统要为该用户建立初始的用户兴趣模型。初始用户兴趣模型的建立,最可行的方法是要求用户注册,即要求用户填写一份登记单,提供基本情况信息和兴趣信息。基本情况信息包括姓名、年龄、性别、职业、E-mail地址、文化程度、所学专业等;兴趣信息包括研究领域所属学科和感兴趣的主题。
  
  1.2用户反馈
  由于用户的兴趣爱好并不是一成不变的,个性化服务系统一般都设置了反馈机制,让用户对检索结果和推荐的文档进行评价,对每个返回文档分别标出“很感兴趣”、“较感兴趣”、“一般感兴趣”或“不感兴趣”,然后根据这些反馈信息不断更新用户兴趣模型。
  
  1. 3 网络使用记录挖掘
  个性化服务系统运用数据挖掘技术对Web服务器日志和Cookie等网络使用记录进行分析和挖掘,可以提取出用户检索行为和浏览行为信息,如用户频繁访问的信息、用户经常使用的检索词、用户对检索结果和推荐文档的操作方式(包括收藏文档、下载文档、浏览摘要、忽略文档等),从而保证能够动态跟踪、分析、预测用户的信息需求和潜在需求,并及时更新用户兴趣模型。 ......
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