1、數(shù)字圖書館在世界很多國(guó)家受到了高度關(guān)注，并取得了迅猛發(fā)展，已經(jīng)成為人們獲取信息與知識(shí)的重要途徑，閱讀擴(kuò)展則是數(shù)字圖書館必須提供的支撐性服務(wù)。本論文針對(duì)數(shù)字圖書館中圖書閱讀擴(kuò)展問(wèn)題做了深入研究與開發(fā)，以便讀者更高效地利用海量數(shù)字圖書資源。
　　 現(xiàn)有的圖書閱讀擴(kuò)展系統(tǒng)主要基于人工分類，需要具有一定資質(zhì)的專家花費(fèi)大量精力進(jìn)行組織，存在著知識(shí)管理粒度粗、分類系統(tǒng)保守過(guò)時(shí)、知識(shí)覆蓋面有限和無(wú)法適應(yīng)用戶自身求知需求等諸多問(wèn)題。
　　

2、 本文的主要工作如下：
　　 1，提出一種元數(shù)據(jù)擴(kuò)展方法。以互聯(lián)網(wǎng)圖書書評(píng)等主題相關(guān)的文章為數(shù)據(jù)源，使用以圖書為中心的多樣化隨機(jī)行走算法BCDRW提取關(guān)鍵詞，實(shí)現(xiàn)了關(guān)鍵詞在圖書元數(shù)據(jù)層主題相關(guān)的、多樣化的擴(kuò)展。
　　 2，利用高等學(xué)校中英文數(shù)字圖書合作計(jì)劃(CADAL)門戶豐富用戶讀書日志數(shù)據(jù)，提出基于瀏覽歷史的書頁(yè)標(biāo)注詞推薦算法，跟蹤用戶歷史、判斷用戶閱讀興趣和知識(shí)構(gòu)成，有效地推薦用戶感興趣的標(biāo)注詞。