个性化信息推送系统于“以人为本”的理念，根据用户的需求，通过多种方式，使用户的需求得到满足。随着计算机技术的不断成熟，以网络为运行载体的数字图书馆，在近年来得到了蓬勃发展。数字图书馆打破了实体图书馆在地域、时间上的局限性，实现了图书信息的共享，优化了图书资源，是未来相当长一段时期内图书馆发展的重要方向。各种数字图书馆的激烈竞争，也促使图书馆系统发展独特的个性化信息推送系统，以获得市场中的一席之地。
1 文献计量研究理论的基本分析
文献计量法是基于数学以及统计学，通过对一切知识载体的定量分析，而形成的交叉科学。文献计量是一门综合知识体系，注重于对数学以及统计学的应用，主要对叙词、个人、团体以及各种出版物进行计量研究。
2 文献计量模型在个性化信息推送中的分析
信息爆炸在满足人们对于各项信息的需求之外，也对用户的信息检索时间也造成了很大的浪费。如何在海量的信息中精确找出符合用户自身需要的信息，成为个性化信息推送的重要研究内容。科研人员在个性化推送系统的建设中发挥了重要作用。一方面，科研人员是信息资源的需求者，对信息有着独到的理解；另一方面，科研人员又是信息资源的提供者，其研究的理论成果推动了个性化信息的充实。因此，针对科研人员的个性化信息推送系统进行研究成为解决问题的关键。
2.1 文献计量的个性化推送系统优势分析
（1）为用户提供精确信息。针对于科研用户而言，信息来源的权威性与针对性是其重要的参考依据。因此，文献计量的个性化推送系统的优势就在于能够为科研用户提供信息的实用性与适用性。信息的精确性提供也为科研人员提供了一个理想的数据来源，从而节省了信息检索的时间，提高了研究质量。
（2）符合用户个性化需求。针对科研用户的引用文献以及产出信息进行模型的构建与分析，就能够科学有效的为科研用户提供需求信息。同时，信息的需求表现来源于多方面，科研用户的信息需求与信息的产出存在极大的联系，两者之间的互通性极为明显。
（3）体现文献量变化规律。定量分析通过模型的建立，对数据以及信息进行收集与分析工作，从而得出有效的数据结果，从而从数据中得出文献量变化的图表，进而对其进行分析之后，就能够得到普遍的规律。同时，通过规律的呈现，能够进行科学上的预测。
3 个性化信息推送系统分析
个性化信息推送系统建立之前需要对个性化信息推送模型进行建立，进而采用计算机软件理论进行深入探讨与研究。
3.1 个性化信息推送模型的建立分析
在进行个性化信息推送模型建立的过程中，需要对输入参数以及结果的数值进行确定。
3.1.1 个性化信息推送模型学科热度参数的基本定义针对研究人员进行研究对象的热度进行分析与研究，发掘研究人员的研究热点，从而进行推送数据的准确定位。热度参数的词频的比率大小成为判断某一文献是否为研究人员的研究热点的重要依据。如下式：Fk= c / k （1）
此式是根据齐普夫定率的尼克尔斯改进，需要说明的是，其中 k 表示科研人员所发表的论文数量，c 以及 是公式中的待定参数。通过对待定参数进行相关的运算确定之后，我们就可以得到以下的推送模型：【1】
（2）
3.1.2 个性化信息推送模型学科专业度参数的基本定义根据相关的文献计量理论分析，科研人员的研究方向所在的领域的专业程度对文献的参考价值具有重要的意义。因此，在进行个性化推送的模型建立中，要对专业度进行选取以及确定，本文将专业度的参数确定结果用下式说明：【2】
（3）在上式中，指数的高低决定了为科研工作者所提供的文献的优先程度，其中优先提供给用户的系数应该足够大。另外，此公式基于乔治·赫希的运算方法进行推算与演练得到的。
3.1.3 个性化信息推送模型学科相关度参数的基本定义
针对相关系数选取有多种方法，相关度的选取也是图书馆在进行个性化信息推送时，实现信息有效服务的重要数值。
文献计量的相关度主要是指在被推送的文献与科研人员所创作的文献之间的相似程度。根据对余弦系数模型的分析与研究，通过多种资料的结合分析，得出如下式：【3】
通过有关资料的查阅，个性化信息推送服务系统在很多领域中得到了应用，其中关于模型的建立也相对成熟，因此，本文对个性化信息推送服务模型简单介绍。
3.2 个性化信息推送系统设计分析
3.2.1 数据的采集图书馆由于自身的优势，针对于数据的采集工作较为简单。同时，随着计算机的普及以及相关网络技术的提高，图书的数字化已经得到了很大程度上的应用。因此，针对于图书的数字化建设不需要投入过多的工作时间。另外，我国各大图书馆都已经建立了属于自己的数据库，并且实现了网上资源共享，自身资源与网络资源进行结合后，数据更为丰富。数据的主要采集对象可以包括三个部分，分别是内建数据库、互联网数据库以及各大高校、科研机构的数据库。在进行信息采集时，应该加强与各大高校以及科研单位的合作，建立共同的信息交流平台，实现数据的共享。
3.2.2 个性化信息推送系统数据处理程序在进行个性化信息推送系统数据的处理过程中，可以依照现有的成熟信息处理程序进行分析与论证。对于数据的处理，在信息管理系统等领域的应用中，发挥了十分重要的作用。
而文献计量个性化信息推送系统的数据处理，需要对原有数据资源进行大规模转化，使其形成标准数据，进而进行数据的存储与进一步分析。我们将数据进行大规模标准转化之后，再运用文献计量理论进行数据的分析与确定。并对数据进行归类与识别，对信息的作者进行重名分析，进而把符合用户需要的信息对用户进行推送。在整个数据处理过程中，通过对文献中的信息进行科学选取，确定文献中的关键词、摘要以及题目名称，对其输入系统模型中进行处理，以获得用户所需要的数据资源。
3.2.3 个性化信息推送系统的基本功能界定
（1）数据管理。根据收集上来的数据进行管理，通过运用计算机信息技术对文献进行信息上的修改或者是添加，必要时要进行数据的删除，进而实现数据或信息的个性化推送。
（2）信息分析。进行数据上分析需要由两个模块共同组成，其中之一是对科研人员中注册用户分数据分析，以及对数据分析范围扩大到整个数据库。对于数据库的信息分析，主要对专家学者分析、备推送文献分析、学科热点分析以及发展趋势分析。
（3）用户管理。用户管理主要针对于科研用户。其中，主要的管理类型为对科研用户的添加与删除，并对部门科研用户的信息修改。用户管理具有一定的操作程序，系统能够自动进行程序的履行，属于计算机技术中的一个重要职能。
（4）个性化数据推送。个性化数据进行推送之前，应该进行用户账号的建立以及确认，同时对协议端口进行相关认证。处理完上述程序之后就可以进行相关的数据推送任务，推送的信息就是备推送信息所分析的数据。
（5）数据模型管理。数据模块管理主要职能是对在文献计量模型中的所要使用到的参数进行修改并保存。
3.3 个性化信息推送系统数据库的设计分析
当今时代，充分有效利用与管理各类信息资源，是进行科学研究与决策管理的必要条件。在进行文献计量的数据库建设中，应该针对以下几点进行建设，主要包括：文献模型数据、主行业类别、主要专业、科研用户的编号以及专业度的参数等多方面内容。
3.4 个性化信息推送系统重名科研人员的识别技术分析
在进行个性化信息推送系统的建设中，对于信息的收集与处理，往往会遇到各种情况，而其中一种就是文献作者的重名。重名文献编纂者的识别技术在计算机技术中相对简单，首先系统进行信息数据的收集，并启动系统的数据读取程序，进而进行系统用户识别。识别过程主要针对作者姓名字段，并将作者的字段与数据库中的内容进行匹配工作。如果系统中没有显示出冲突字段，那么系统就会自动执行新作者的添加程序。与此相反的是，如果系统显示具有冲突字段，那么就会进行重名处理程序的操作。
系统的重名处理，即是对数据的再次检索，进而对重名字段进行下一步的筛选，主要针对作者的籍贯、所在单位、专业领域等相关数据进行再次匹配工作，从而完成整个文献科研作者的识别过程。
3.5 个性化信息推送系统个性化信息推送技术分析
在数据的推送模块中，主要进行推送方式的选择以及对数据推送的设置上。在进行信息推送时，有不同的推送方式，适合科研用户的是邮件信息推送。邮件信息推送主要是指将用户所需要的数据信息通过邮件作为载体，直接发送至用户的邮箱中。另外，与之相结合的是网站信息推送，也是最为常见的推送方式。用户在登陆网站之后，通过一定的操作程序，就可以看到系统推送的信息数据。
在进行个性化信息推送的过程中，可以选择使用观察者模式。在此模式中，通过对系统与对象的关系处理，使之形成一对多的关系。因此，当其中一个对象的状态受到某一因素干扰或者是执行操作指令时，其他与之相关联的对象都能够得到相应的通知，从而启动自动更新程序。这样的优势在于能够将业务逻辑与用户操作界面之间的关系进行分离，从而能够对用户界面进行管理，更不会对其他的应用程序产生干扰。
在进行信息的推送时，可以将推送的信息量设置为固定的值，从而有效避免了用户在接受推送信息时，收到大量推送值较低的数据，影响用户体验，降低系统的有效性。当用户登陆到数字平台时，经过一系列的操作，系统就会按照相关推荐值的大小，在系统操作平台上列出相应的推送信息。
随着用户对系统的要求越来越高，近些年来，系统也在不断进行优化与更新。除了前文所叙述到的邮件推送信息以及网络推送信息之外，还结合了目前较为流行的即时通讯系统。
4 结语
近些年来，图书馆无论是在管理上还是服务上，相对以往都有了较大程度上的提高。但是，必须清醒地认识到，在图书馆个性化信息推送系统的研究方法以及研究水平上还需要进一步提高。
参考文献：
[1] 楼晶。图书馆个性化信息推送系统[J].图书馆学研究，2008（4）
[2] 华小琴。我国高校数字图书馆个性化服务探究[J].图书馆理论与实践，2014（5）
