專(zhuān)題信息服務(wù)，通常是搜集并整合來(lái)自各種渠道和門(mén)類(lèi)的信息，使信息變得更為有序，方便用戶在專(zhuān)題欄目數(shù)據(jù)庫(kù)查找信息資源。及時(shí)定期地對(duì)專(zhuān)題信息資源數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行更新并主動(dòng)介紹給用戶，圖書(shū)館根據(jù)對(duì)用戶的習(xí)慣和個(gè)性的分析，根據(jù)用戶要求積極地為用戶提供了各種數(shù)字化服務(wù)和各種信息。工作可通過(guò)發(fā)送原文請(qǐng)求定制檢索需求。圖書(shū)館根據(jù)各種服務(wù)對(duì)象所感興趣的信息資源，對(duì)其進(jìn)行深度處理，，為用戶組織和收集數(shù)字資源。圖書(shū)館還應(yīng)建立方便圖書(shū)館工作人員和用戶之間即時(shí)交流在交流中了解用戶的意見(jiàn)和需求，以更好地做好醫(yī)院圖書(shū)館的數(shù)字化建設(shè)和管理工作。數(shù)字化圖書(shū)館還應(yīng)注重對(duì)新的平臺(tái)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，從多方面 、多角 度充分滿足用戶的多樣化需求 。能夠?yàn)橛脩籼峁┓奖恪⒖旖?、高水平的信息化服?wù)機(jī)制。北京市文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)字圖書(shū)館發(fā)現(xiàn)

數(shù)字圖書(shū)館打造的智慧閱讀平臺(tái)旨在服務(wù)于社會(huì)大眾讀者，其服務(wù)對(duì)象是廣大的用戶，在“互聯(lián)網(wǎng)+”思維下，每一個(gè)閱讀的主體既是信息的接收者，也是數(shù)據(jù)的提供者和分享者，是一種開(kāi)放式的閱讀環(huán)境，讀者可以將自己對(duì)于數(shù)字資源的理解和評(píng)論共享給其他讀者，為他們提供參考和建議，也可以對(duì)數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)提出反饋，實(shí)現(xiàn)以點(diǎn)帶面、以面帶全的資源共享和交流[6]?？偠灾盎ヂ?lián)網(wǎng)+”思維改變了數(shù)字圖書(shū)館的服務(wù)理念，促使智慧閱讀平臺(tái)提供信息雙向交流的環(huán)境，通過(guò)一體化流程的數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)，精細(xì)定位讀者用戶的需求，從而為其打造個(gè)性化、差異化的閱讀體驗(yàn)，提高數(shù)字圖書(shū)館信息服務(wù)的精細(xì)度。安徽數(shù)據(jù)挖掘數(shù)字圖書(shū)館服務(wù)沒(méi)有主客體區(qū)分的閱讀和傳播、輕松 閱讀和互動(dòng)閱讀等特征，結(jié)合干擾和激勵(lì)閱讀的因素 提出合理化的建議。

數(shù)字圖書(shū)館系統(tǒng)結(jié)構(gòu)模型：數(shù)字圖書(shū)館是一個(gè)相當(dāng)復(fù)雜的系統(tǒng)，必須有統(tǒng)一、規(guī)范和系統(tǒng)化的模型作為研究和開(kāi)發(fā)數(shù)字圖書(shū)館的理論指導(dǎo)和前提。對(duì)數(shù)字圖書(shū)館模型的研究，根據(jù)建模側(cè)重點(diǎn)不同，可以將系統(tǒng)模型分為：結(jié)構(gòu)模型、框架模型、動(dòng)態(tài)模型、過(guò)程模型和功能模型。這五種模型各有所長(zhǎng)，如何將其有機(jī)地結(jié)合和統(tǒng)一，形成對(duì)數(shù)字圖書(shū)館的相對(duì)完整刻畫(huà)，還需要做許多的研究工作。數(shù)字圖書(shū)館資源管理：數(shù)字圖書(shū)館研究和建設(shè)的迅速發(fā)展，系統(tǒng)資源和信息資源已經(jīng)顯得非常重要，如何更加有效、合理地管理和利用有限的系統(tǒng)資源（cpu線程、i/o進(jìn)程、緩沖區(qū)和網(wǎng)絡(luò)處理）和信息資源滿足數(shù)字圖書(shū)館的各種需求，是資源管理研究的主要內(nèi)容。其中包括資源管理的機(jī)制和策略、管理模型和優(yōu)化算法等。目前針對(duì)這個(gè)問(wèn)題已經(jīng)提出的解決方法：服務(wù)質(zhì)量概念以及利用qos機(jī)制來(lái)解決該問(wèn)題的方法；基于元調(diào)度方法“裝箱”方案；基于數(shù)字圖書(shū)館的三層模型和多媒體協(xié)商、cpu調(diào)度、緩沖區(qū)分配和差錯(cuò)控制等方法。

圖書(shū)館應(yīng)利用網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù),加強(qiáng)自身門(mén)戶網(wǎng)站的建設(shè),打造信息服務(wù)平臺(tái),根據(jù)個(gè)性化的需求,在門(mén)戶網(wǎng)站主頁(yè)可以開(kāi)設(shè)多個(gè)欄目為讀者提供不同類(lèi)型的信息服務(wù)。整合已購(gòu)的中外文電子數(shù)據(jù)庫(kù),引導(dǎo)讀者集中、高效地檢索到信息源;為強(qiáng)化服務(wù)的手段,圖書(shū)館還可以搭建數(shù)字圖書(shū)館移動(dòng)設(shè)備應(yīng)用程序平臺(tái)。該平臺(tái)具有用戶基數(shù)大、整合多個(gè)新技術(shù)、使用方便等特點(diǎn),使讀者通過(guò)使用移動(dòng)終端設(shè)備便能夠?qū)崿F(xiàn)隨時(shí)隨地閱讀、預(yù)約借閱書(shū)籍、預(yù)約多功能會(huì)議廳等功能。數(shù)字圖書(shū)館是依網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)，沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)作為依托的數(shù)字的運(yùn)行是不可能的。

   簡(jiǎn)單的說(shuō)傳統(tǒng)圖書(shū)館是把實(shí)體文獻(xiàn)進(jìn)行組織發(fā)布的機(jī)構(gòu)，文獻(xiàn)有各種載體，需要讀者入館才能得到服務(wù)數(shù)字圖書(shū)館是把各種載體的文獻(xiàn)所記載的內(nèi)容數(shù)字化，然后進(jìn)行組織發(fā)布，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)傳播，利用計(jì)算機(jī)使用。比較大的區(qū)別在于數(shù)字圖書(shū)館只能提供文獻(xiàn)內(nèi)容知識(shí)，而傳統(tǒng)圖書(shū)館除了提供文獻(xiàn)內(nèi)容知識(shí)之外，還能根據(jù)文獻(xiàn)載體，比如紙張、膠片等研究當(dāng)時(shí)的技術(shù)水平，版本等問(wèn)題。另外目前情況下數(shù)字圖書(shū)館所提供的文獻(xiàn)內(nèi)容在處理圖表的時(shí)候（尤其是掃描的大幅圖表）使用起來(lái)不如紙質(zhì)圖書(shū)、地圖，比如你看到的百度、谷歌地圖，會(huì)受到計(jì)算機(jī)屏幕大小限制，而掛圖就沒(méi)關(guān)系，另外對(duì)于一些設(shè)計(jì)圖書(shū)等，掃描的不如紙張的，可以用尺子去測(cè)量（直觀性差）再有就是圖書(shū)館是一個(gè)個(gè)單體，而數(shù)字圖書(shū)館是個(gè)**（目前數(shù)字圖書(shū)館定義還有問(wèn)題），是無(wú)時(shí)空限制的一個(gè)圖書(shū)館，由各個(gè)資源提供機(jī)構(gòu)提供資源。若想多了解可以去圖書(shū)館借書(shū)來(lái)學(xué)習(xí)。為了更好地為用戶提供高效知識(shí)服務(wù)，在大數(shù)據(jù)環(huán)境下，傳統(tǒng)服務(wù)模式難以滿足用戶對(duì)知識(shí)服務(wù)的需求。北京市文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)字圖書(shū)館發(fā)現(xiàn)

科技文獻(xiàn)用戶的知識(shí)需求不斷細(xì)化和要求不斷提高，傳統(tǒng)科技文獻(xiàn)資源組織方式難以滿足要求。北京市文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)字圖書(shū)館發(fā)現(xiàn)

文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)簡(jiǎn)介一、定義及分類(lèi)：文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)，是指計(jì)算機(jī)可讀的、有組織的相關(guān)文獻(xiàn)信息。按照國(guó)別分：可分為外文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)及中文文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)按照信息類(lèi)別可分為：期刊論文數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)庫(kù)、會(huì)議論文數(shù)據(jù)庫(kù)、學(xué)位論文數(shù)據(jù)庫(kù)……；按照學(xué)科領(lǐng)域分類(lèi)，例如生命科學(xué)領(lǐng)域有PubMed數(shù)據(jù)庫(kù)，工程技術(shù)領(lǐng)域有EI數(shù)據(jù)庫(kù)，化學(xué)領(lǐng)域的SciFinder,Reaxys,F1000,NANO數(shù)據(jù)庫(kù)；按照信息類(lèi)型可分為：全文數(shù)據(jù)庫(kù)及文摘數(shù)據(jù)庫(kù)。1）中文全文數(shù)據(jù)庫(kù)舉例：2）英文全文數(shù)據(jù)庫(kù)舉例：3）文摘數(shù)據(jù)庫(kù)二.文摘數(shù)據(jù)庫(kù)與全文數(shù)據(jù)庫(kù)的比較二者主要區(qū)別在于用戶在全文數(shù)據(jù)庫(kù)中可以直接下載文獻(xiàn)，而文摘型數(shù)據(jù)庫(kù)只提供了全文鏈接，無(wú)法下載全文，用戶需要點(diǎn)擊鏈接前往期刊官網(wǎng)進(jìn)行下載。三.數(shù)據(jù)庫(kù)的加工原理：四.數(shù)據(jù)庫(kù)選擇：建議首先選擇綜合型數(shù)據(jù)庫(kù)，比如WebofScience,Scopus等，這類(lèi)數(shù)據(jù)庫(kù)涵蓋文獻(xiàn)類(lèi)型多，覆蓋學(xué)科廣，科研工作者通過(guò)檢索不同類(lèi)型文獻(xiàn)，可以初步對(duì)研究課題有了解。之后選擇專(zhuān)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)，從而對(duì)研究課題進(jìn)行深入挖掘。搜索引擎與文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫(kù)的區(qū)別搜索引擎例如百度、Google、Bing的工作原理是爬蟲(chóng)蜘蛛爬取互聯(lián)網(wǎng)信息后放入服務(wù)器并編制索引。北京市文獻(xiàn)統(tǒng)計(jì)數(shù)字圖書(shū)館發(fā)現(xiàn)