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編者按：本論文主要從社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其主要理論；社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)中的作用；基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型等進(jìn)行講述，包括了六度分隔理論、弱連帶理論、并行生產(chǎn)理論、長(zhǎng)尾理論、基本思路、社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)分析、用戶知識(shí)過(guò)濾模型構(gòu)建、基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型等，具體資料請(qǐng)見(jiàn)：

[摘要]分析六度空間理論、弱連帶理論等社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論及其對(duì)數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)的影響，利用自我中心網(wǎng)分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中心網(wǎng)分析方法確定數(shù)字圖書(shū)館平臺(tái)上的知識(shí)團(tuán)體、知識(shí)庫(kù)，并在此基礎(chǔ)上建立知識(shí)過(guò)濾模型，從而構(gòu)建起基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型。

[關(guān)鍵詞]社會(huì)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型

Web2.0時(shí)代，Blog、Wiki、SNS、RSS、標(biāo)簽等的應(yīng)用，使每個(gè)用戶都有了主動(dòng)參與建設(shè)和分享信息資源的能力，隨著用戶間交流的增加，傳統(tǒng)的人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)在互聯(lián)網(wǎng)上得以延伸和擴(kuò)大。

1社會(huì)網(wǎng)絡(luò)及其主要理論

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(Socialnetwork)是由許多節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的一種社會(huì)結(jié)構(gòu)，其中個(gè)體或者組織是節(jié)點(diǎn)，連接他們的社會(huì)關(guān)系是線，點(diǎn)與線的連接構(gòu)成了社會(huì)網(wǎng)絡(luò)圖。

1.1六度分隔理論

六度分隔理論的核心思想是一種聚合產(chǎn)生的效應(yīng)，通過(guò)信息手段將一些有關(guān)聯(lián)的人與人、人與資源聚合在一起，產(chǎn)生一個(gè)可信任的網(wǎng)絡(luò)。社會(huì)化軟件利用了這一理論，典型的如Blog、Wiki、IM等，它們將人與人、人與資源聯(lián)系起來(lái)，形成網(wǎng)絡(luò)中的社會(huì)關(guān)系，QQ用戶在中國(guó)就是一個(gè)互聯(lián)網(wǎng)上最大的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。一些圖書(shū)情報(bào)服務(wù)機(jī)構(gòu)中，已經(jīng)開(kāi)始利用社會(huì)化軟件提供服務(wù)，如中國(guó)科學(xué)院國(guó)家科學(xué)圖書(shū)館的e劃通。

1.2弱連帶理論

美國(guó)社會(huì)學(xué)家MarkGranovetter提出的弱連帶理論指出，一個(gè)人往往只與那些在各方面與自己具有較強(qiáng)相似性的人建立比較緊密的關(guān)系(強(qiáng)連帶關(guān)系)，從而形成一個(gè)小團(tuán)體，而與此人不緊密或者間接聯(lián)系的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)(弱連帶關(guān)系)卻可能給此人帶來(lái)更大范圍的信息資訊。了解社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的這兩種聯(lián)系及其特點(diǎn)，對(duì)于我們提供數(shù)字圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)服務(wù)有很大幫助。

1.3并行生產(chǎn)理論

并行生產(chǎn)(PeerProduction)的意思是通過(guò)匯集分散的投入和努力來(lái)有效地完成特定任務(wù)。它在信息收集與處理方面有極大的優(yōu)勢(shì)，因?yàn)樗梢源蟠蠼档托畔a(chǎn)業(yè)中的人力成本。

1.4長(zhǎng)尾理論

長(zhǎng)尾理論中的那部分“冷門(mén)商品”(misses)就是經(jīng)常為人遺忘的長(zhǎng)尾。數(shù)字圖書(shū)館中的很多資源，正是位于長(zhǎng)長(zhǎng)的的尾部部分，這部分尾部的資源不一定不是精品，數(shù)字圖書(shū)館在推薦服務(wù)的時(shí)候，完全可以把這部分資源和熱門(mén)資源結(jié)合在一起推薦，用戶可能在這種推薦中獲得意想不到的信息，卓越、當(dāng)當(dāng)，Amazon等都采取了這樣的方式。

2社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)中的作用

數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)平臺(tái)上，用戶之間的互利合作行為、信任機(jī)制、通過(guò)社會(huì)協(xié)作形成的聚類等，與實(shí)際社會(huì)中非常相似，因此，在一定程度上可借用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的方法，分析數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模式，為用戶提供更為人性化的服務(wù)。

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在國(guó)外圖書(shū)館信息服務(wù)中已有一些應(yīng)用，如美國(guó)北卡羅萊那大學(xué)、南加州大學(xué)、印第安那大學(xué)、斯坦福大學(xué)、亞利桑那大學(xué)、愛(ài)荷華大學(xué)等，主要集中在在線資源評(píng)論、學(xué)科建設(shè)、服務(wù)評(píng)論和社交網(wǎng)絡(luò)等方面；耶魯大學(xué)科學(xué)圖書(shū)館利用社會(huì)性網(wǎng)絡(luò)服務(wù)的嵌入功能，將社交網(wǎng)站Facebook和MySpace、網(wǎng)絡(luò)相冊(cè)服務(wù)Flickr、SMS短信咨詢、IM即時(shí)通訊、Twitter、Blog等服務(wù)集成到本館的一個(gè)頁(yè)面上來(lái)。國(guó)內(nèi)的徐媛媛等用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析法對(duì)引文分析進(jìn)行實(shí)證研究，直觀揭示出群體的引用狀況與結(jié)構(gòu)并分析出群體聯(lián)系的緊密程度；劉心舜等也指出，圖書(shū)館合作(2.0)就是圖書(shū)館社會(huì)網(wǎng)絡(luò)。

數(shù)字圖書(shū)館是一個(gè)知識(shí)服務(wù)空間，它不僅為用戶提供了大量的數(shù)字資源，更為用戶提供了知識(shí)交流和知識(shí)創(chuàng)新的服務(wù)平臺(tái)。在用戶的交流中，人際網(wǎng)絡(luò)在這個(gè)空間中逐漸形成和展開(kāi)，因此，幫助用戶建立交流和協(xié)作機(jī)制，發(fā)現(xiàn)相似用戶群，形成虛擬知識(shí)團(tuán)體，進(jìn)而針對(duì)團(tuán)體和用戶開(kāi)展個(gè)性化服務(wù)非常有意義。

3基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型

綜合分析上述社會(huì)網(wǎng)絡(luò)理論，可將數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型關(guān)注的重點(diǎn)放在，利用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，對(duì)用戶和數(shù)字圖書(shū)館資源進(jìn)行有效的知識(shí)組織，把用戶的特征和關(guān)聯(lián)表示出來(lái)，通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，識(shí)別出知識(shí)團(tuán)體；把知識(shí)客體(各種數(shù)字資源)中的知識(shí)因子和知識(shí)關(guān)聯(lián)表示出來(lái)，識(shí)別出知識(shí)庫(kù)(知識(shí)客體資源庫(kù))；最后，將有關(guān)聯(lián)的知識(shí)團(tuán)體和知識(shí)庫(kù)結(jié)合起來(lái)，讓用戶直接面對(duì)最需要的資源。

3.1基本思路

分析數(shù)字圖書(shū)館用戶的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)網(wǎng)絡(luò)中的知識(shí)團(tuán)體，并建立基于用戶的知識(shí)庫(kù)和知識(shí)團(tuán)體庫(kù)，進(jìn)而利用知識(shí)庫(kù)和知識(shí)團(tuán)體庫(kù)，為用戶提供個(gè)性化、智能化、專業(yè)化的推薦服務(wù)。

要構(gòu)建基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館推薦服務(wù)模型，需要：①確定知識(shí)團(tuán)體。假設(shè)使用數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)的多數(shù)用戶都會(huì)通過(guò)Blog、圖書(shū)(數(shù)字資源)評(píng)論、BBS等方式發(fā)表自己對(duì)使用過(guò)的資源的看法，與其他用戶交流，也會(huì)利用圖書(shū)館搜索引擎檢索感興趣的信息資源，利用標(biāo)簽描述和收藏有價(jià)值的信息資源，那么通過(guò)這些途徑，就可以顯性和隱性地發(fā)掘收集用戶數(shù)據(jù)并進(jìn)行處理，找出數(shù)字圖書(shū)館平臺(tái)上面具有強(qiáng)連帶關(guān)系的用戶，形成若干知識(shí)團(tuán)體，知識(shí)團(tuán)體的成員及其相互關(guān)系可記錄到知識(shí)團(tuán)體庫(kù)，對(duì)該團(tuán)體有價(jià)值的信息資源被納入到該團(tuán)體的知識(shí)庫(kù)(如Blog上的精品文章、數(shù)據(jù)庫(kù)中的精品資源)，通過(guò)這樣的處理，每個(gè)知識(shí)團(tuán)體的信息需求特征非常明確，因此，數(shù)字圖書(shū)館可以為每個(gè)團(tuán)體提供有針對(duì)性的服務(wù)和推薦；②不同團(tuán)體不同背景的用戶之間往往能提供更為廣闊的信息來(lái)源，從而啟發(fā)新的思維，這種弱聯(lián)系一般存在于小團(tuán)體和小團(tuán)體之間，它可以為知識(shí)的擴(kuò)展和延伸提供橋梁，對(duì)用戶拓展思路，進(jìn)行跨學(xué)科跨專業(yè)的合作研究有重要意義。因此，發(fā)現(xiàn)小團(tuán)體與小團(tuán)體之間，擔(dān)任橋梁作用的用戶，對(duì)于信息的傳播和交流有很大幫助；③確定知識(shí)團(tuán)體內(nèi)部關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。根據(jù)不同知識(shí)團(tuán)體內(nèi)的個(gè)體間關(guān)系，對(duì)他們的評(píng)論和推薦設(shè)置不同的權(quán)重，從而影響知識(shí)團(tuán)體內(nèi)的用戶。在一個(gè)團(tuán)體內(nèi)，可以通過(guò)發(fā)文數(shù)量和文章質(zhì)量等因素確定團(tuán)體內(nèi)的核心人物(如該領(lǐng)域的專家)，核心人物權(quán)威性更強(qiáng)，他的評(píng)論和推薦影響力更寬，所以權(quán)重設(shè)置大一些，次核心人物權(quán)重低于核心人物，以此類推；④分析知識(shí)團(tuán)體與知識(shí)團(tuán)體之間的聯(lián)系，找出存在的弱連帶關(guān)系和承擔(dān)聯(lián)系的關(guān)鍵個(gè)體，分析他們可能的信息需求；⑤除上述思路外，還可以利用六度空間理論，圍繞每個(gè)個(gè)體的人際關(guān)系網(wǎng)進(jìn)行分析，例如，一度空間內(nèi)的關(guān)系對(duì)個(gè)人來(lái)說(shuō)是最緊密和最重要的，因此他們的評(píng)論和推薦權(quán)重大于二度和三度空間的關(guān)系。

通過(guò)上述方法，分析清楚知識(shí)團(tuán)體和知識(shí)庫(kù)的內(nèi)外部關(guān)系后，可利用并行生產(chǎn)理論和長(zhǎng)尾理論為用戶提供具體的服務(wù)。例如，亞馬遜公司的協(xié)同過(guò)濾圖書(shū)推薦機(jī)制(collaborativefiltering)就是并行生產(chǎn)理論的體現(xiàn)，這一機(jī)制記錄用戶所有瀏覽和購(gòu)買(mǎi)圖書(shū)的行為，并利用這些行為數(shù)據(jù)為亞馬遜公司的其他顧客推薦圖書(shū)；利用長(zhǎng)尾理論為用戶進(jìn)行組合推薦(推薦一些跨專業(yè)或位于長(zhǎng)尾尾部的精品資源)。

3.2社會(huì)化網(wǎng)絡(luò)分析

社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析有兩類研究方法，一類是圍繞特定的參考點(diǎn)展開(kāi)的自我中心網(wǎng)(egocentric)分析，主要關(guān)心的問(wèn)題是個(gè)體與哪些人有聯(lián)系以及聯(lián)系的強(qiáng)度；另一類是以整體網(wǎng)絡(luò)關(guān)聯(lián)模式為對(duì)象的社會(huì)中心網(wǎng)(so-eiocentric)分析，主要研究的是群體中不同角色的關(guān)系結(jié)構(gòu)，掌握群體中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分布情況，區(qū)分網(wǎng)絡(luò)中不同地位的角色。具體分析時(shí)，可以將這兩種方法結(jié)合起來(lái)使用。

3.2.1自我中心網(wǎng)分析在數(shù)字圖書(shū)館平臺(tái)上，每個(gè)用戶作為一個(gè)節(jié)點(diǎn)，分析該用戶與其他用戶的聯(lián)系。根據(jù)弱連帶理論，測(cè)量關(guān)系強(qiáng)弱有四個(gè)維度：一是互動(dòng)的頻度，互動(dòng)的次數(shù)多為強(qiáng)關(guān)系，反之則為弱關(guān)系；二是感情力量，感情較強(qiáng)、較深為強(qiáng)關(guān)系，反之則為弱關(guān)系；三是親密程度，關(guān)系密切為強(qiáng)關(guān)系，反之則為弱關(guān)系；四是互惠交換，互惠交換多而廣為強(qiáng)關(guān)系，反之則為弱關(guān)系。關(guān)系強(qiáng)弱是這四個(gè)方面共同作用的結(jié)果，并且關(guān)系強(qiáng)弱很可能是一個(gè)連續(xù)性變量。

數(shù)字圖書(shū)館社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析的難點(diǎn)在于，無(wú)法像在現(xiàn)實(shí)生活中那樣，通過(guò)問(wèn)卷等方式進(jìn)行調(diào)查。因此，在設(shè)計(jì)四個(gè)維度的評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，除互動(dòng)頻度外，其他幾個(gè)維度的指標(biāo)設(shè)計(jì)相對(duì)較困難?；?dòng)維度(權(quán)重0.5)主要通過(guò)Blog發(fā)文和回復(fù)、BBS、站內(nèi)信、即時(shí)聊天等途徑進(jìn)行分析；感情力量和親密程度(權(quán)重0.3)可以通過(guò)聯(lián)系人分類(用戶將聯(lián)系人到不同類別中，如同事、好友、一般朋友等)；互惠關(guān)系(權(quán)重0.2)可以通過(guò)專業(yè)或興趣愛(ài)好的相似度來(lái)衡量。表1可用于測(cè)量A與其他用戶的聯(lián)系強(qiáng)度：

3.2.2社會(huì)中心網(wǎng)分析社會(huì)中心網(wǎng)分析可用于發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)中存在的知識(shí)團(tuán)體及每個(gè)知識(shí)團(tuán)體中的成員角色。當(dāng)部分成員的交流和聯(lián)系會(huì)明顯多于其他成員之間的聯(lián)系，就構(gòu)成了一個(gè)知識(shí)團(tuán)體。

在社會(huì)中心網(wǎng)分析中，可通過(guò)點(diǎn)度中心度(pointcentrality)分析，考察各節(jié)點(diǎn)的相對(duì)中心度，找到局部中心和整體中心，進(jìn)而圍繞中心進(jìn)行聚類，劃分出各知識(shí)團(tuán)體，確定其中的關(guān)鍵人物及每個(gè)成員的角色。

由于數(shù)字圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)中存在若干知識(shí)團(tuán)體，因此，我們考察局部中心更有意義。如果某點(diǎn)有許多鄰點(diǎn)與它直接聯(lián)系，我們便說(shuō)該點(diǎn)是局部中心點(diǎn)，圖1中的A和1分別是兩個(gè)局部中心，圍繞他們形成了兩個(gè)知識(shí)團(tuán)體。A和I是這兩個(gè)知識(shí)團(tuán)體中的核心人物，還有若干次核心人物如B、C，F(xiàn)在這里擔(dān)任了連接兩個(gè)知識(shí)團(tuán)體的橋梁，他的存在使兩個(gè)知識(shí)團(tuán)體有了交流和溝通的渠道。

在實(shí)際操作中，通過(guò)用戶行為跟蹤等方式收集數(shù)據(jù)，并利用UCINET軟件分析數(shù)據(jù)得出社會(huì)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

3.3基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型

基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)模型包括用戶管理、數(shù)字資源、Blog平臺(tái)、評(píng)論平臺(tái)、檢索平臺(tái)、標(biāo)簽平臺(tái)、其他服務(wù)幾大模塊。各模塊具體功能如下：①用戶管理模塊用于管理用戶注冊(cè)信息，維護(hù)和更新用戶個(gè)性化信息，生成和管理知識(shí)團(tuán)體庫(kù)；②數(shù)字資源模塊用于管理和維護(hù)數(shù)字圖書(shū)館館藏資源，生成和維護(hù)數(shù)字資源集；③Blog平臺(tái)用于管理注冊(cè)用戶在該平臺(tái)上的文章，生成和維護(hù)Blog資源集；④評(píng)論平臺(tái)為用戶提供對(duì)各種數(shù)字資源(數(shù)據(jù)庫(kù)資源、其他用戶的Blog文章)的評(píng)論，生成和維護(hù)評(píng)論集；⑤搜索平臺(tái)為用戶提供對(duì)各種數(shù)字資源的簡(jiǎn)單和高級(jí)檢索，生成和維護(hù)檢索集；⑥標(biāo)簽平臺(tái)為用戶提供對(duì)各種數(shù)字資源的標(biāo)簽標(biāo)記和管理，生成和維護(hù)標(biāo)簽集；⑦其他服務(wù)模塊提供系統(tǒng)幫助信息和管理員維護(hù)功能。

具體服務(wù)流程：①用戶登錄進(jìn)入數(shù)字圖書(shū)館網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，系統(tǒng)根據(jù)用戶身份識(shí)別用戶所屬知識(shí)團(tuán)體，提取用戶特征值；②根據(jù)用戶特征值，查找符合用戶的知識(shí)庫(kù)資源(包括Blog資源集、評(píng)論資源集、搜索資源集、標(biāo)簽資源集和數(shù)字館藏資源集)，生成用戶個(gè)人數(shù)字圖書(shū)館應(yīng)用平臺(tái)，推薦相關(guān)資源和服務(wù)，包括：同一知識(shí)團(tuán)體內(nèi)其他用戶訪問(wèn)最多的數(shù)字資源，評(píng)論最激烈的Blog文章、使用最頻繁的檢索詞，收藏最多的資源等；③在用戶的使用中，系統(tǒng)自動(dòng)記錄用戶行為(查看過(guò)的B1og文章，評(píng)論過(guò)Blog文章和館藏資源及其具體評(píng)分，使用過(guò)的搜索關(guān)鍵詞，收藏的最新資源及使用的標(biāo)簽)，這些用戶行為特征又會(huì)影響知識(shí)庫(kù)的構(gòu)成(具體由知識(shí)過(guò)濾模型計(jì)算和處理)。

在這個(gè)過(guò)程中，知識(shí)庫(kù)的形成和知識(shí)過(guò)濾模型的構(gòu)建是整個(gè)系統(tǒng)的關(guān)鍵。知識(shí)庫(kù)主要通過(guò)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析和用戶使用記錄得到，知識(shí)過(guò)濾模型建立在知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)上，提供推薦和服務(wù)。

3.4用戶知識(shí)過(guò)濾模型構(gòu)建

用戶第一次登錄時(shí)，系統(tǒng)需要初始化用戶信息，歸類用戶所屬的知識(shí)團(tuán)體。由于沒(méi)有用戶的使用記錄，可以通過(guò)用戶填寫(xiě)的個(gè)人資料(如專業(yè)、興趣愛(ài)好等)進(jìn)行歸類。如果用戶允許，還可以根據(jù)用戶的郵箱聯(lián)系人地址信息(很多社交網(wǎng)絡(luò)如豆瓣網(wǎng)、天際網(wǎng)都是利用這樣的方法)，快速形成用戶的社交網(wǎng)絡(luò)(1度空間)，歸類用戶所屬知識(shí)團(tuán)體。

由于用戶所屬的知識(shí)團(tuán)體可能不同，因此，同一資源對(duì)于不同用戶的價(jià)值也可能不同。知識(shí)過(guò)濾模型會(huì)計(jì)算每一個(gè)數(shù)字資源對(duì)用戶的價(jià)值(通過(guò)Blog文章或館藏資源的點(diǎn)擊數(shù)量，用戶的評(píng)論和打分，搜索關(guān)鍵詞、收藏和標(biāo)簽)，從而構(gòu)建起知識(shí)庫(kù)。圖3以用戶評(píng)論對(duì)一個(gè)數(shù)字資源價(jià)值的影響為例，給出了一個(gè)計(jì)算數(shù)字資源價(jià)值的方法(屬于知識(shí)過(guò)濾模型的一部分)，最終向用戶推薦排名靠前的數(shù)字資源。

具體過(guò)程如下：①用戶登錄后，會(huì)首先判斷用戶所屬知識(shí)團(tuán)體；②當(dāng)用戶查看某一數(shù)字資源時(shí)，其他用戶對(duì)該資源的評(píng)論會(huì)影響該資源對(duì)此用戶的價(jià)值。這里，不同用戶的評(píng)論對(duì)該用戶的參考意義不同：與此用戶屬于同一知識(shí)團(tuán)體的用戶評(píng)論價(jià)值大于非同一知識(shí)團(tuán)體的用戶評(píng)論價(jià)值，同一知識(shí)團(tuán)體內(nèi)關(guān)鍵人物的評(píng)論價(jià)值大于一般成員的評(píng)論價(jià)值，因此，k1＞k2＞k3；③資源得分大于事先設(shè)定的推薦門(mén)限時(shí)，向用戶推薦該資源，否則，計(jì)算下一資源的得分；該資源被推薦次數(shù)大于事先設(shè)定的門(mén)限時(shí)，將該資源放人相應(yīng)知識(shí)庫(kù)，繼續(xù)計(jì)算下一資源。

同理，Blog發(fā)文和回復(fù)、搜索、標(biāo)簽也都將作為計(jì)算數(shù)字資源價(jià)值的指標(biāo)，通過(guò)綜合評(píng)估。計(jì)算出這個(gè)數(shù)字資源對(duì)特定用戶的價(jià)值，并據(jù)此判斷是否推薦。

4結(jié)語(yǔ)

六度空間理論和弱連帶理論為我們發(fā)現(xiàn)數(shù)字圖書(shū)館中的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系提供了理論基礎(chǔ)，并行生產(chǎn)理論和長(zhǎng)尾理論為我們提升數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)提供了思路，社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析為我們具體的操作提供了可行的方法。社會(huì)網(wǎng)絡(luò)在互聯(lián)網(wǎng)上的應(yīng)用代表了互聯(lián)網(wǎng)更深層次的變革，這是一種能讓計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)“理解”人類意圖的新型網(wǎng)絡(luò)形式，基于社會(huì)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字圖書(shū)館模型正體現(xiàn)了這一思想，數(shù)字圖書(shū)館的用戶構(gòu)成了若干社會(huì)網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，每個(gè)用戶的每一個(gè)行為都可能與其他用戶產(chǎn)生聯(lián)系，本模型就是希望充分利用這種聯(lián)系，把數(shù)字圖書(shū)館打造成更高質(zhì)量的知識(shí)服務(wù)平臺(tái)。