基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务研究

王卫霞

(黄淮学院图书馆，河南 驻马店 463000)

数字图书馆作为提供信息资源的平台和机构，主要为用户提供信息资源检索、在线咨询及科技查新等相关服务。用户满意度是用户对数字图书馆提供信息服务的满意程度，是用户对其服务的内心感受和主观评价，即用户对数字图书馆信息服务的感知效果与其期望效果的差距，也是数字图书馆服务质量高低的直接反映。为了提高数字图书馆信息服务质量及用户满意度，数字图书馆应开展个性化信息推荐服务。

1 用户满意度对数字图书馆的重要性

具体体现在：①是数字图书馆可持续发展的内在动因。数字图书馆是传统图书馆在信息时代发展的产物，它不仅包含了传统图书馆的功能，向社会公众提供相应的服务，还融合了其他信息机构(如博物馆、档案馆等)的一些功能，向社会公众提供综合的公共信息访问服务。因此，数字图书馆将成为未来社会的公共信息中心和枢纽。数字图书馆承担着为用户提供信息服务的重任，因此用户满意度是数字图书馆信息服务质量的重要衡量指标。数字图书馆只有满足用户的信息需求，才能提高用户的满意度，进而提升服务质量，实现可持续发展。②关系到数字图书馆的资源利用率。用户满意度决定了数字图书馆的资源利用率，用户需求的变化可促使数字图书馆调整信息资源和改变服务模式。为了提高用户满意度，数字图书馆应不断优化内部资源的配置，创新服务模式，为用户提供精准服务，满足用户的个性化信息需求，进而提高资源利用率。③数字图书馆规模化发展的决定因素。数字图书馆是以规模化、集约化为发展目标的，如果不能够实现持续性的发展，就会被市场所淘汰。因此，用户满意度是数字图书馆发展的决定因素，决定了数字图书馆的发展方向。

2 数字图书馆个性化信息推荐服务的主要内容

数字图书馆个性化信息推荐服务包括线上信息流转、信息服务送达、客户信息反馈、客户偏好及需求分析等内容。随着信息技术的不断发展，数字图书馆可利用大数据、云计算等技术，实现信息服务的个性化、效率化和精准化。具体体现在：①信息功能的拓展。基于计算机信息技术层面的功能包括需求分析、数据整合、聚类分析等方面的内容。②用户需求的分析。数字图书馆只有充分了解用户的需求，才能有针对性地进行信息推荐。数字图书馆可利用大数据技术，对用户的信息需求进行分析，进而向用户推送感兴趣的内容，满足用户的个性化信息需求。③新技术的应用。随着计算机应用技术的不断更新，数字图书馆应通过技术手段有效地获取更多用户的信息需求，并进行聚类分析和处理，在保证数据质量的前提下，为用户提供个性化、精准化的信息服务，满足不同类别用户的需求。

3 基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务的构建要素

用户满意度代表了数字图书馆的综合服务能力，个性化信息推荐服务能够在很大程度上提高用户满意度，满足用户的信息需求。基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务的构建要素如图1所示。

图1 基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务的构建要素

3.1 用户满意度的影响维度分析

数字图书馆开展个性化信息推荐服务，一定要客观地分析影响用户满意度的各个要素，如时间、方式、内容等，并在每一个要素点上根据用户需求进一步细化内容。如：一些用户在科研过程中需要获取交叉学科的信息，数字图书馆应根据用户的具体需求，如学科类别、信息内容等，在进行维度分析后，满足用户的个性化信息需求，进而使后续的个性化信息推荐服务得到用户的广泛认同。

3.2 个性化服务的推荐主题设置

数字图书馆应根据用户需求设置推荐主题，如军事、政治、医疗、体育、娱乐等，向用户推送其感兴趣的信息。数字图书馆还应在技术层面的推荐系统内，对用户的信息需求进行主题分类，提高用户获取信息的效率，从而有效提高用户的满意度。

3.3 计算机网络技术能力的应用

用户在浏览信息的过程中，一定会产生浏览痕迹。数字图书馆应提高计算机网络技术能力，利用大数据和云计算，有效地获取用户的量化偏好指标，进而更好地开展个性化信息推荐服务，满足用户的信息需求。

4 基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务策略

数字图书馆只有不断提高用户满意度和资源利用率，才能获得持续发展，因此数字图书馆开展个性化信息推荐服务是十分必要的。基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务策略如图2所示。

4.1 进行用户满意度调查，构建忠诚用户培养体系

数字图书馆开展个性化信息推荐服务，需要对现有用户的满意度及其影响因素进行充分分析，在与用户交互的过程中发现自身的不足和用户关注的内容，进而在后续工作中，通过个性化信息推荐服务提高用户的满意度。数字图书馆应通过有奖问卷、客户问答、数据分析等方式，分析用户具体关注的信息内容，获取更为直观的信息并进行整理和聚类分析，根据用户信息的关联性，构建忠诚用户培养体系。在具体的执行阶段，数字图书馆应将与用户相匹配的个性化信息推荐给用户，从而提升用户满意度。

4.2 前沿技术的全面应用，实现个性化信息的覆盖

随着计算机信息技术的不断发展，大数据、云计算等前沿技术的成熟度不断提高，为数字图书馆的个性化信息推荐服务提供了有效的技术支撑。数字图书馆在个性化信息推荐过程中，基于聚类分析和相似度算法，能有效地保证其信息推荐服务的有效性。数字图书馆应创新服务模式，优化资源配置，加大个性化信息服务的覆盖面，满足绝大部分用户的差异化信息需求。

4.3 加强用户关系管理，打造系统化的交互模式

在提高用户满意度的同时，数字图书馆需要通过加强用户关系管理的方式，进一步夯实用户的认知。在用户差异需求不断增长的情况下，数字图书馆单一类别的信息推荐服务已经无法获得用户的有效感知，因此，数字图书馆应打造系统化交互模式，引入人工客服对部分重要用户进行关系管理。数字图书馆还应利用大数据技术进行多线程的信息推荐，通过有针对性的个性化信息推荐服务和有效的用户关系管理方式，实现用户满意度的全面提升。

4.4 推广渠道的资源整合，实现信息推荐服务的动态化

在网络时代，信息量呈爆炸式增长，数字图书馆只有加强推广渠道的资源整合，才能在众多的信息渠道中有效地实现信息精准推送，满足用户的个性化信息需求，提高用户的满意度。数字图书馆还应利用微信公众号、SNS等社交平台，实现信息推荐服务的动态化。

5 结语

综上所述，数字图书馆应紧紧围绕用户满意度开展工作，提升服务质量，提高综合竞争力，满足用户的个性化信息需求，这是未来数字图书馆发展的必由之路。因此，基于用户满意度的数字图书馆个性化信息推荐服务研究是必要且可行的。

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