基于多特征耦合的数字图书馆知识发现服务优化研究
来源：图书情报工作杂志2019年第3期北京时间：
作者：张晗,毕强,丁梦晓,李洁,牟冬梅
单位：1. 吉林大学管理学院 长春 130022;<br />\r\n2. 吉林大学公共卫生学院 长春 130021
摘要：[目的/意义]大数据环境下，用户的知识需求由分散向关联转变，利用多特征耦合可以辅助知识发现服务发现资源间的多种相关关系，从而优化知识发现服务。[方法/过程]通过分析文献内部和外部属性特征定义多特征耦合的概念，从功能角度出发，剖析多特征耦合与数字图书馆知识服务之间的关系，结合现有的知识发现系统构建多特征耦合架构，基于数据层-耦合层-服务层三层提出提升知识发现服务供给侧的方法。[结果/结论]数据层保障数据的质量，数据源由单一向混合转变；耦合层提升耦合分析效果，分析单位由粗向细转变，注重细粒度单元间的语义关联；服务层重视用户的交互体验，开发多维可视化功能。
关键词：多特征耦合,数字图书馆,知识发现服务,
基金资助：本文系国家自然科学基金面上项目"嵌入式知识服务驱动下的领域多维知识库构建"（项目编号：71573102）研究成果之一。
