關鍵詞：圖書館：信息化：個性化；服務摘要：圖書館個性化信息服務是通過信息技術手段，針對不同的用戶需求，采取不同的服務方式，提供不同的信息內容來滿足用戶信息需求的一種服務模式。這種服務模式運用到高校圖書館中，在信息資源、網絡技術、服務與管理、信息用戶、人員素質、用戶隱私安全等方面需要研究和探討。中圖分類號：G258.6
文獻標識碼：A
文章編號：1003-1588(2009)05-0016-02l 樹立“以館員為中心”的現代圖書館管理理念
現代圖書館的主要功能是以知識選取與存儲、知識重組與再生產為內容的人性化、個性化知識服務。圖書館員是圖書館信息庫的建造者和維護者，是信息資源與讀者用戶之間的橋梁和紐帶。隨著圖書館的功能由單純的收藏轉向信息開發與服務，館員在實現圖書館的功能中應當擔任主角。
個性化信息服務要求圖書館員具有獨立自主的批判性和創造性思維，由傳統的單一化文獻服務向以提供知識單元服務的多元化角色轉變．需要一支高素質的、協調的服務團隊滿足多元化的個性化服務。服務團隊的建設要突出互補性．注重幾個方面的結合。第一，校內資源與校外資源相結合。充分利用高校的智能資源優勢，聘請校外本領域有造詣的專家學者作為補充，建立專家知識庫．提供專家咨詢服務，達到信息資源共享；第二，引進與培養相結合。在有針對性地引進圖書館緊缺人才的同時．也要大力加強在職人員的培訓力度，有針對性地儲備能滿足各類需要的服務人才，提升服務能力：第三，“老中青”相結合。加強人才梯隊建設，實現人才的可持續發展。2樹立“以用戶為中心”的現代圖書館服務理念
現代圖書館的知識服務緊密地將信息用戶、信息資源和信息技術結合起來，針對用戶結構、用戶對服務的需求層次和滿足程度，連續地收集用戶數據．深入研究用戶信息需求，建立明確有序的用戶信息反饋渠道和科學、可行、系統化的評測指標，借以客觀準確地反映和評價圖書館服務運行的狀態和效率，指明需要改進的環節和項目，有針對性地調整服務對策，從而擴大和提升圖書館的知識服務。知識服務是被用戶目標驅動的服務，是貫穿于用戶進行知識捕獲、分析、重組、應用過程的服務，根據用戶的需求動態地和連續地組織服務。它對服務的最后評價不是圖書館是否提供了信息，而是通過服務是否解決了用戶的問題，幫助用戶找到了解決問題的方案。3把握實現圖書館個性化服務的關鍵技術3.1 數據挖掘技術
數據挖掘(Data Mining)就是從大量的、不完全的、有噪聲的、模糊的、隨機的實際應用數據中提取隱含在其中的、人們事先不知道但又是潛在有用的信息和知識的過程。數據挖掘的技術和方法主要有分類分析法、聚類分析法、關聯分析法、序列分析法。分類分析是按照分析對象的屬性、特征，建立不同的組類來描述事物，通過分類分析可以了解讀者習慣：聚類分析是對數據對象進行分析．將數據庫中的記錄劃分為一系列有意義的子集．通過聚類分析可以識別讀者的同類子群：關聯分析是要找出隱藏在數據間的相互關系，包括簡單關聯、時序關聯和因果關聯等，通過關聯分析可以分析出讀者的興趣：序列分析重點在于分析數據間前后或因果關系．分析結果可以指導管理人員排架等工作，方便讀者查找。3.2信息檢索技術
信息檢索技術有一個演變過程，從開始基于關鍵詞的檢索發展到基于概念的檢索，最終演化到現在基于內容的檢索(CBR，content-based retrieval)。CBR突破了傳統的基于表達式檢索的局限，它直接對文本、圖像、視頻、音頻進行分析，抽取特征，利用這些內容特征建立索引并進行檢索：它采取相似性匹配的方法，逐步求精獲得查詢的結果：它是一種交互式的、形象化的檢索，通常按照與用戶輸入的查詢信息的相似程度排列檢索結果．為用戶提供人機交互和形象化的操作示例與瀏覽界面：它擁有數量巨大、種類繁多的多媒體數據庫，能夠實現對多媒體信息的快速檢索，能夠滿足用戶多層次的檢索需求。3.3 信息過濾技術
信息過濾技術分為兩種類型：一種是基于內容的過濾(Content-based Filtering)，利用資源與用戶興趣的相似性來過濾信息。它的優點是簡單、有效，缺點是難以區分資源內容的品質和風格，且不能為用戶發現新的感興趣的信息。另一種是基于協作的過濾(Collaborative Filtering)，利用用戶之間的相似性來過濾信息。它的優點是能為用戶發現新的感興趣的信息，缺點是在系統使用初期，由于系統資源還未獲得足夠多的評價，系統很難利用這些評價來發現相似性的用戶．并且隨著系統用戶和信息資源的增多，系統的性能會下降。3.4信息推送技術