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基于使用的学术推荐
面对快速增长的网络信息资源，研究人员需要一种新型工具，能够帮助他们快捷、准确地找到并评估相关研究资料。
bX学术推荐服务利用网络化学术社区的力量，基于全文使用，提供学术推荐。它代表了对用户驱动内容重要性的认知，是Web 2.0与学术领域结合的重要一步。bX服务是由创建SFX和OpenURL标准的同一个团队提出，是艾利贝斯与来自洛斯阿拉莫斯国家实验室（Los Alamos National Laboratory，LANL）的著名研究人员Johan Bollen 和Herbert Van de Sompel共同合作研发。
Web 2.0推荐，提升读者服务
网络时代的用户已习惯了基于使用的推荐了。商业网站，如Amazon.com能够推荐相关的、有价值的信息，很受用户欢迎。
bX推荐基于实际的使用数据，专注于学术领域，是全球第一个提供指向具体学术文章的推荐服务。通过bX推荐服务，图书馆能够更好地满足读者对最新的、Web 2.0服务的期望。提供的推荐是：
- 相关的：基于对相关的大量读者使用信息的分析；
- 最新的：包括当前最新的学术论文资料；
- 易于访问：与检索结果无缝整合。
以SaaS（Software-as-a-Service）模式提供服务
bX学术推荐是一种即时响应的服务，即无需在本地安装或维护。只需要网上自行注册即可。bX推荐可以直接通过图书馆系统获取，用户使用现有的登录信息即可看到推荐。由于bX推荐直观、并且在读者熟悉的学术环境下获取该项服务，读者不需培训，立即受益。
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