数字图书馆资源聚合模型的体系框架-《图书馆管理与服务》

从数字图书馆资源聚合与服务推荐的关系揭示可以看出，通过对繁杂、无序的资源之间关系的深度挖掘，可以建立资源之间的联系并将资源聚合成簇，以此为基础，开发新的服务推荐方法，实现数字图书馆资源的精准推送。基于此，本文提出数字图书馆资源聚合体系框架。

（一）数据资源层

数字图书馆资源是资源聚合及服务推荐的基础。数字图书馆资源来源于数字图书馆资源数据库，例如传统的期刊库、学位论文数据库、网络数据库等。对数据甄选时需要确定所要研究的领域及学科主题，以及选择文献内外部特征，包括关键词、作者等特征作为标准，剔除冗余信息，获得所需资源。

（二）资源语义化层

依据选取的研究样本，对数字图书馆资源的内容进行描述，确定领域本体的范围，并构建本体库。由于本体概念粒度较为精细，可以精确地揭示语义关系，也适于语义推理，因此本文运用本体来对数字图书馆资源进行再组织。从海量的文献中提取资源的标题、关键词和内容等不同数字图书馆资源特征进行语义化处理，构建资源数据库，以此为基础揭示资源间的特征关系，对数字图书馆资源按照知识单元的特点分类，得到数字图书馆资源聚合元数据。(www.xing528.com)

（三）资源聚合层

该层将数字图书馆资源进行聚合，实现资源之间的关联。通过将数字图书馆资源语义化得到资源之间的相关性，由此构建语义相似度矩阵；利用复杂网络对构建的语义网络进行分析，并结合复杂网络中的粒度以及集聚系数等指标，寻找语义网络的重要节点，它既要根据用户的需求提供完善的检索结果，又要在此基础上准确定位数字图书馆资源内容主题等，为用户提供有价值的推荐内容。

（四）应用层

该层用于向用户推荐数字图书馆资源。其中，资源推荐效果取决于聚合层的资源聚合程度。通过对资源有效聚合建立起资源之间语义关联关系，以此为基础向用户提供推荐服务，满足用户对于数字图书馆资源的需求。