基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務研究

王衛霞

(黃淮學院圖書館，河南 駐馬店 463000)

數字圖書館作為提供信息資源的平臺和機構，主要為用戶提供信息資源檢索、在線咨詢及科技查新等相關服務。用戶滿意度是用戶對數字圖書館提供信息服務的滿意程度，是用戶對其服務的內心感受和主觀評價，即用戶對數字圖書館信息服務的感知效果與其期望效果的差距，也是數字圖書館服務質量高低的直接反映。為了提高數字圖書館信息服務質量及用戶滿意度，數字圖書館應開展個性化信息推薦服務。

1 用戶滿意度對數字圖書館的重要性

具體體現在：①是數字圖書館可持續發展的內在動因。數字圖書館是傳統圖書館在信息時代發展的產物，它不僅包含了傳統圖書館的功能，向社會公眾提供相應的服務，還融合了其他信息機構(如博物館、檔案館等)的一些功能，向社會公眾提供綜合的公共信息訪問服務。因此，數字圖書館將成為未來社會的公共信息中心和樞紐。數字圖書館承擔著為用戶提供信息服務的重任，因此用戶滿意度是數字圖書館信息服務質量的重要衡量指標。數字圖書館只有滿足用戶的信息需求，才能提高用戶的滿意度，進而提升服務質量，實現可持續發展。②關系到數字圖書館的資源利用率。用戶滿意度決定了數字圖書館的資源利用率，用戶需求的變化可促使數字圖書館調整信息資源和改變服務模式。為了提高用戶滿意度，數字圖書館應不斷優化內部資源的配置，創新服務模式，為用戶提供精準服務，滿足用戶的個性化信息需求，進而提高資源利用率。③數字圖書館規模化發展的決定因素。數字圖書館是以規模化、集約化為發展目標的，如果不能夠實現持續性的發展，就會被市場所淘汰。因此，用戶滿意度是數字圖書館發展的決定因素，決定了數字圖書館的發展方向。

2 數字圖書館個性化信息推薦服務的主要內容

數字圖書館個性化信息推薦服務包括線上信息流轉、信息服務送達、客戶信息反饋、客戶偏好及需求分析等內容。隨著信息技術的不斷發展，數字圖書館可利用大數據、云計算等技術，實現信息服務的個性化、效率化和精準化。具體體現在：①信息功能的拓展。基于計算機信息技術層面的功能包括需求分析、數據整合、聚類分析等方面的內容。②用戶需求的分析。數字圖書館只有充分了解用戶的需求，才能有針對性地進行信息推薦。數字圖書館可利用大數據技術，對用戶的信息需求進行分析，進而向用戶推送感興趣的內容，滿足用戶的個性化信息需求。③新技術的應用。隨著計算機應用技術的不斷更新，數字圖書館應通過技術手段有效地獲取更多用戶的信息需求，并進行聚類分析和處理，在保證數據質量的前提下，為用戶提供個性化、精準化的信息服務，滿足不同類別用戶的需求。

3 基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務的構建要素

用戶滿意度代表了數字圖書館的綜合服務能力，個性化信息推薦服務能夠在很大程度上提高用戶滿意度，滿足用戶的信息需求。基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務的構建要素如圖1所示。

圖1 基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務的構建要素

3.1 用戶滿意度的影響維度分析

數字圖書館開展個性化信息推薦服務，一定要客觀地分析影響用戶滿意度的各個要素，如時間、方式、內容等，并在每一個要素點上根據用戶需求進一步細化內容。如：一些用戶在科研過程中需要獲取交叉學科的信息，數字圖書館應根據用戶的具體需求，如學科類別、信息內容等，在進行維度分析后，滿足用戶的個性化信息需求，進而使后續的個性化信息推薦服務得到用戶的廣泛認同。

3.2 個性化服務的推薦主題設置

數字圖書館應根據用戶需求設置推薦主題，如軍事、政治、醫療、體育、娛樂等，向用戶推送其感興趣的信息。數字圖書館還應在技術層面的推薦系統內，對用戶的信息需求進行主題分類，提高用戶獲取信息的效率，從而有效提高用戶的滿意度。

3.3 計算機網絡技術能力的應用

用戶在瀏覽信息的過程中，一定會產生瀏覽痕跡。數字圖書館應提高計算機網絡技術能力，利用大數據和云計算，有效地獲取用戶的量化偏好指標，進而更好地開展個性化信息推薦服務，滿足用戶的信息需求。

4 基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務策略

數字圖書館只有不斷提高用戶滿意度和資源利用率，才能獲得持續發展，因此數字圖書館開展個性化信息推薦服務是十分必要的。基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務策略如圖2所示。

4.1 進行用戶滿意度調查，構建忠誠用戶培養體系

數字圖書館開展個性化信息推薦服務，需要對現有用戶的滿意度及其影響因素進行充分分析，在與用戶交互的過程中發現自身的不足和用戶關注的內容，進而在后續工作中，通過個性化信息推薦服務提高用戶的滿意度。數字圖書館應通過有獎問卷、客戶問答、數據分析等方式，分析用戶具體關注的信息內容，獲取更為直觀的信息并進行整理和聚類分析，根據用戶信息的關聯性，構建忠誠用戶培養體系。在具體的執行階段，數字圖書館應將與用戶相匹配的個性化信息推薦給用戶，從而提升用戶滿意度。

4.2 前沿技術的全面應用，實現個性化信息的覆蓋

隨著計算機信息技術的不斷發展，大數據、云計算等前沿技術的成熟度不斷提高，為數字圖書館的個性化信息推薦服務提供了有效的技術支撐。數字圖書館在個性化信息推薦過程中，基于聚類分析和相似度算法，能有效地保證其信息推薦服務的有效性。數字圖書館應創新服務模式，優化資源配置，加大個性化信息服務的覆蓋面，滿足絕大部分用戶的差異化信息需求。

4.3 加強用戶關系管理，打造系統化的交互模式

在提高用戶滿意度的同時，數字圖書館需要通過加強用戶關系管理的方式，進一步夯實用戶的認知。在用戶差異需求不斷增長的情況下，數字圖書館單一類別的信息推薦服務已經無法獲得用戶的有效感知，因此，數字圖書館應打造系統化交互模式，引入人工客服對部分重要用戶進行關系管理。數字圖書館還應利用大數據技術進行多線程的信息推薦，通過有針對性的個性化信息推薦服務和有效的用戶關系管理方式，實現用戶滿意度的全面提升。

4.4 推廣渠道的資源整合，實現信息推薦服務的動態化

在網絡時代，信息量呈爆炸式增長，數字圖書館只有加強推廣渠道的資源整合，才能在眾多的信息渠道中有效地實現信息精準推送，滿足用戶的個性化信息需求，提高用戶的滿意度。數字圖書館還應利用微信公眾號、SNS等社交平臺，實現信息推薦服務的動態化。

5 結語

綜上所述，數字圖書館應緊緊圍繞用戶滿意度開展工作，提升服務質量，提高綜合競爭力，滿足用戶的個性化信息需求，這是未來數字圖書館發展的必由之路。因此，基于用戶滿意度的數字圖書館個性化信息推薦服務研究是必要且可行的。

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