gpntbНаучные и технические библиотекиScientific and Technical Libraries1027-36892686-8601Russian National Public Library for Science and Technology10.33186/1027-3689-2025-11-139-160gpntb-1628Research ArticleЭЛЕКТРОННЫЕ РЕСУРСЫ ОТКРЫТОГО ДОСТУПА. ОТКРЫТЫЕ АРХИВЫ ИНФОРМАЦИИOPEN ACCESS DIGITAL RESOURCES. OPEN INFORMATION ARCHIVESАнализ использования рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере и смежных областяхAnalyzing use of recommendation systems in the library information sphere and related domainshttps://orcid.org/0000-0001-7554-3032ЗайцеваЕ. М.ZaitsevaE. M.

Зайцева Екатерина Михайловна – канд. филол. наук, ведущий научный сотрудник, руководитель группы информационно-лингвистического обеспечения

Москва 

Ekaterina M. Zaitseva – Cand. Sc. (Philology), Leading Researcher, Head Information and Linguistic Support Group

Moscow 

katja@gpntb.ruГПНТБ РоссииРоссияRussian National Public Library for Science and TechnologyRussian Federation202510122025111139160Copyright © Зайцева Е.М., 20252025Зайцева Е.М.Zaitseva E.M.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://ntb.gpntb.ru/jour/article/view/1628

В рамках выполнения темы НИР «Открытый доступ в научноинформационной деятельности и разработка прототипа многофункциональной системы открытого архива хранения и аналитической обработки научнотехнической информации с учётом механизмов открытых лицензий и элементов искусственного интеллекта» в ГПНТБ России ведётся работа по анализу использования рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере и смежных областях. Основная цель статьи – определить ключевые подходы к разработке рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере и возможные перспективы их развития. Используемые методы: контентанализ профильных публикаций по рекомендательным системам, анализ функционала рекомендательных систем, используемых в библиотечно-информационной практике. В статье рассмотрены различные подходы к разработке рекомендательных систем, применяемые в зарубежной и отечественной практике в различных областях деятельности. Определены основные технологии применения рекомендательных систем в библиотечно-информационной сфере: коллаборативная и контентная фильтрация. Сделан вывод о перспективности использования контентной фильтрации. Проанализированы возможности применения лингвистических средств в рекомендательных системах, использующих стратегию контентной фильтрации. Предложены варианты формирования рекомендательных систем в библиотечно-информационной практике с использованием лингвистических средств. Сформулированы задачи, которые должны реализовывать рекомендательные системы в библиотечно-информационной сфере. Намечены перспективные направления развития рекомендательного сервиса. Предложения по формированию рекомендательных систем, представленные в статье, могут быть применены в практической работе по созданию рекомендательных сервисов в библиотечно-информационных системах.

Within the framework of the R&D project theme: “Open access in research and information activity and development of open archive multifunctional system consistent with open license mechanisms and artificial intelligence elements”, the RNPLS&T specialists explore into the use of recommendation systems in the library information sphere and related domains. The purpose of the study is to find key approaches toward development of recommendation systems and to forecast the possible prospects for them. The author applies the methods of content analysis of relevant publications on recommendation systems, and analyzes the functionality of recommendation systems in the library information practice. She describes various approaches to recommendation systems in national and foreign practices in various spheres, defines key technologies of recommendation systems use in libraries, i. e collaborative and content filtration. The author concludes on the viability of the content filtration. The options for linguistic tools in recommendation systems with content filtration are examined, the corresponding options are suggested for the library and information sphere. The tasks for recommendation systems are formulated, the promising vectors for recommendation service are outlined. The suggestions for recommendation systems may be applied for building recommendation services in the library information practice.

рекомендательные системырекомендательный сервисколлаборативная фильтрацияконтентная фильтрациябиблиотечно-информационные системыклассификационные системыrecommendation systemrecommendation servicecollaborative filtrationcontent filtrationlibrary information systemsclassification systemПубликация подготовлена в рамках Государственного задания ГПНТБ России № 075-00548-25-02 от 05.11.2025 по выполнению работы № 720000Ф.99.1.БН60АА03000 по теме № 1024031200035-5-1.2.1;5.8.2 (FNEG-2025-0004).The paper is prepared within the framework of the Government Order to RNPLS&T No. 075-00548-25-02 of November 5, 2025, Project No. 720000F.99.1.BN60AA03000 theme No. 1024031200035-5-1.2.1;5.8.2 (FNEG-2025-0004).ReferencesСтратегия развития библиотечного дела в Российской Федерации на период до 2030 года (утверждена распоряжением Правительства Российской Федерации от 13 марта 2021 г. № 608-р). URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/400356337 (дата обращения: 04.08.2025).Strategiia razvitiia bibliotechnogo dela v Rossii`skoi` Federatcii na period do 2030 goda (utverzhdena rasporiazheniem Pravitel`stva Rossii`skoi` Federatcii ot 13 marta 2021 g. № 608-r). URL: https://www.garant.ru/products/ipo/prime/doc/400356337 (data obrashcheniia: 04.08.2025).Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems : Techniques, Applications, and Challenges // Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. Pp. 1–35. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-0716-2197-4_1 (accessed: 04.08.2025).Ricci F., Rokach L., Shapira B. Recommender Systems : Techniques, Applications, and Challenges // Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. Pp. 1–35. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-0716-2197-4_1 (accessed: 04.08.2025).Goldberg D., Nichols D., Oki B. M., Terry D. Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry // Communications of the ACM. 1992. Vol. 35 (12). Pp. 61–70. URL: https://www.sci-hub.ru/10.1145/138859.138867?ysclid=mf41n6nn1z92465411 (accessed: 04.08.2025).Goldberg D., Nichols D., Oki B. M., Terry D. Using Collaborative Filtering to Weave an Information Tapestry // Communications of the ACM. 1992. Vol. 35 (12). Pp. 61–70. URL: https://www.sci-hub.ru/10.1145/138859.138867?ysclid=mf41n6nn1z92465411 (accessed: 04.08.2025).Rich E. User Modelling Via Stereotypes // Cognitive Science. 1979. Vol. 3 (4). Pp. 329– 354. URL: https://www.sci-hub.ru/10.1207/s15516709cog0304_3 (accessed: 04.08.2025).Rich E. User Modelling Via Stereotypes // Cognitive Science. 1979. Vol. 3 (4). Pp. 329–354. URL: https://www.sci-hub.ru/10.1207/s15516709cog0304_3 (accessed: 04.08.2025).Schrage M. Recommendation Engines. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2020. URL: https://oceanofpdf.com/authors/michael-schrage/pdf-epub-recommendation-enginesdownload (accessed: 04.08.2025).Schrage M. Recommendation Engines. Cambridge, Massachusetts : The MIT Press, 2020. URL: https://oceanofpdf.com/authors/michael-schrage/pdf-epub-recommendation-enginesdownload (accessed: 04.08.2025).Aggarwal C. C. Recommender Systems : The Textbook. Springer : New York, 2016. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-29659-3 (accessed: 04.08.2025).Aggarwal C. C. Recommender Systems : The Textbook. Springer : New York, 2016. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-3-319-29659-3 (accessed: 04.08.2025).Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-0716-2197-4 (accessed: 04.08.2025).Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. URL: https://link.springer.com/book/10.1007/978-1-0716-2197-4 (accessed: 04.08.2025).Recommender-Systems.com (RC_c) : [сайт]. URL: https://recommender-systems.com (accessed: 04.08.2025).Recommender-Systems.com (RC_c) : [сайт]. URL: https://recommender-systems.com (accessed: 04.08.2025).Schafer J. B., Frankowski D., Herlocker J., Sen S. Collaborative Filtering Recommender Systems // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. Pp. 291–324. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_9 (accessed: 04.08.2025).Schafer J. B., Frankowski D., Herlocker J., Sen S. Collaborative Filtering Recommender Systems // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. Pp. 291–324. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_9 (accessed: 04.08.2025).Koren Y., Rendle S., Bell R. Advances in Collaborative Filtering // Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. PP. 91–142. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-0716-2197-4_3 (accessed: 04.08.2025).Koren Y., Rendle S., Bell R. Advances in Collaborative Filtering // Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. PP. 91–142. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-0716-2197-4_3 (accessed: 04.08.2025).Pazzani M. J., Billsus D. Content-Based Recommendation Systems // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. Pp. 325–341. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_10 (accessed: 04.08.2025).Pazzani M. J., Billsus D. Content-Based Recommendation Systems // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. Pp. 325–341. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_10 (accessed: 04.08.2025).Musto C., Gemmis M. de, Lops P., Narducci F., Semeraro G. Semantics and Content-Based Recommendations // Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. PP. 251–298. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-0716-2197-4_7 (accessed: 04.08.2025).Musto C., Gemmis M. de, Lops P., Narducci F., Semeraro G. Semantics and Content-Based Recommendations // Recommender Systems Handbook : Third Edition. New York : Springer, 2022. PP. 251–298. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-1-0716-2197-4_7 (accessed: 04.08.2025).Arazy O., Kumar N., Shapira B. Improving Social Recommender Systems // IT Professional. Vol. 11 (4). Pp. 38–44. URL: https://www.researchgate.net/publication/224567114_Improving_Social_Recommender_Systems (accessed: 04.08.2025).Arazy O., Kumar N., Shapira B. Improving Social Recommender Systems // IT Professional. Vol. 11 (4). Pp. 38–44. URL: https://www.researchgate.net/publication/224567114_Improving_Social_Recommender_Systems (accessed: 04.08.2025).Bobadilla J., Ortega F., Hernando A., Gutierrez A. Recommender Systems Survey // Knowledge-Based Systems. 2013. Vol. 46. Pp. 109–132. URL: https://www.scihub.ru/10.1016/j.knosys.2013.03.012 (accessed: 04.08.2025).Bobadilla J., Ortega F., Hernando A., Gutierrez A. Recommender Systems Survey // Knowledge-Based Systems. 2013. Vol. 46. Pp. 109–132. URL: https://www.scihub.ru/10.1016/j.knosys.2013.03.012 (accessed: 04.08.2025).Smith B. Case-Based Recommendation // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. PP. 342–376. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_11 (accessed: 04.08.2025).Smith B. Case-Based Recommendation // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. PP. 342–376. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_11 (accessed: 04.08.2025).Burke R. Hybrid Web Recommender Systems // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. Pp. 377–408. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_12 (accessed: 04.08.2025)Burke R. Hybrid Web Recommender Systems // The Adaptive Web. Berlin : Springer, 2007. Pp. 377–408. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-72079-9_12 (accessed: 04.08.2025).Montaner M., Lopez B., Rosa J. L. de la. A Taxonomy of Recommender Agents on the Internet // Artificial Intelligence Review. 2003. Vol. 19 (4). Pp. 285–330. URL: https://link.springer.com/article/10.1023/a:1022850703159 (accessed: 04.08.2025).Montaner M., Lopez B., Rosa J. L. de la. A Taxonomy of Recommender Agents on the Internet // Artificial Intelligence Review. 2003. Vol. 19 (4). Pp. 285–330. URL: https://link.springer.com/article/10.1023/a:1022850703159 (accessed: 04.08.2025).Zubchuk E., Arhipkin M., Menshikov D., Karaush A., Mikhaylovskiy N. Lib-SibGMU – A University Library Circulation Dataset for Recommender Systems Development // ResearchGate.net. 2022. URL: https://www.researchgate.net/publication/363052534_Lib-SibGMU_--_A_University_Library_Circulation_Dataset_for_Recommender_Systems_Developmen (accessed: 04.08.2025).Zubchuk E., Arhipkin M., Menshikov D., Karaush A., Mikhaylovskiy N. Lib-SibGMU – A University Library Circulation Dataset for Recommender Systems Development // ResearchGate.net. 2022. URL: https://www.researchgate.net/publication/363052534_LibSibGMU_--_A_University_Library_Circulation_Dataset_for_Recommender_Systems_Developmen (accessed: 04.08.2025).Лаврик О. Л., Юкляевская А. В. Рекомендательные книжные сервисы в библиографической деятельности библиотек // Сфера культуры. 2023. № 3 (13). С. 139– 152. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rekomendatelnye-knizhnye-servisy-vbibliograficheskoy-deyatelnosti-bibliotek (дата обращения: 04.08.2025).Lavrik O. L., Iucliaevskaia A. V. Rekomendatel`ny`e knizhny`e servisy` v bibliograficheskoi` deiatel`nosti bibliotek // Sfera kul`tury`. 2023. № 3 (13). S. 139–152. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/rekomendatelnye-knizhnye-servisy-vbibliograficheskoy-deyatelnosti-bibliotek (data obrashcheniia: 04.08.2025).Каптерев А. И. Практика использования рекомендательных систем в библиотеках // Культура : теория и практика. 2024. № 1 (56). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=65607135 (дата обращения: 04.08.2025).Kapterev A. I. Praktika ispol`zovaniia rekomendatel`ny`kh sistem v bibliotekakh // Kul`tura : teoriia i praktika. 2024. № 1 (56). URL: https://elibrary.ru/item.asp?id=65607135 (data obrashcheniia: 04.08.2025).BibTip Connecting Knowledge // Karlsruhe Institute of Technology : [сайт]. URL: https://www.kit.edu/kit/english/1838_111.php (accessed: 04.08.2025).BibTip Connecting Knowledge // Karlsruhe Institute of Technology : [сайт]. URL: https://www.kit.edu/kit/english/1838_111.php (accessed: 04.08.2025).Liao I. E., Hsu W. C., Cheng M. S., Chen L. P. A Library Recommender System Based on a Personal Ontology Model and Collaborative Filtering Technique for English Collections // The Electronic Library. 2010. Vol. 28(3). PP. 386–400. URL: https://www.researchgate.net/publication/220677432_A_library_recommender_system_based_on_a_personal_ontology_model_and_collaborative_filtering_technique_for_English_collections (accessed: 04.08.2025).Liao I. E., Hsu W. C., Cheng M. S., Chen L. P. A Library Recommender System Based on a Personal Ontology Model and Collaborative Filtering Technique for English Collections // The Electronic Library. 2010. Vol. 28(3). PP. 386–400. URL: https://www.researchgate.net/publication/220677432_A_library_recommender_system_based_on_a_personal_ontology_model_and_collaborative_filtering_technique_for_English_collections (accessed: 04.08.2025).Zhang H., Xiao Y., Bu Z. Personalized Book Recommender System Based on Chinese Library Classification // 14th Web Information Systems and Applications Conference (WISA). 2017. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Personalized-Book-Recommender-System-Based-on-Zhang-Xiao/490d19f10e3b271a9c263574390dc8517b3e24be (дата обращения: 04.08.2025).Zhang H., Xiao Y., Bu Z. Personalized Book Recommender System Based on Chinese Library Classification // 14th Web Information Systems and Applications Conference (WISA). 2017. URL: https://www.semanticscholar.org/paper/Personalized-Book-RecommenderSystem-Based-on-Zhang-Xiao/490d19f10e3b271a9c263574390dc8517b3e24be (accessed: 04.08.2025).Middleton S. E., Roure D. de, Shadbolt N. R. Ontology-base Recommender Systems // Handbook on Ontologies. Springer Berlin, 2009. PP. 779–796. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-92673-3_35 (accessed: 04.08.2025).Middleton S. E., Roure D. de, Shadbolt N. R. Ontology-base Recommender Systems // Handbook on Ontologies. Springer Berlin, 2009. PP. 779–796. URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-540-92673-3_35 (accessed: 04.08.2025).Карауш А. С. Рекомендательные системы в публичных библиотеках // Роль ГПНТБ СО РАН в развитии информационно-библиотечного обслуживания в регионе : межрегиональная научно-практическая конференция (г. Новосибирск, 6–10 октября 2008 г.) : тезисы докладов. Новосибирск : ГПНТБ СО РАН, 2008. С. 70–74.Karaush A. S. Rekomendatel`ny`e sistemy` v publichny`kh bibliotekakh // Rol` GPNTB SO RAN v razvitii informatcionno-bibliotechnogo obsluzhivaniia v regione : mezhregional`naia nauchno-prakticheskaia konferentciia (g. Novosibirsk, 6–10 oktiabria 2008 g.) : tezisy` docladov. Novosibirsk : GPNTB SO RAN, 2008. S. 70–74.Хасанов В. И., Карауш А. С. Рекомендательные системы в автоматизированных библиотечных информационных системах // Электронные средства и системы управления. Материалы докладов Международной научно-практической конференции. 2009. № 1. С. 3–7. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23070214 (дата обращения: 26.09.2025).Hasanov V. I., Karaush A. S. Rekomendatel`ny`e sistemy` v avtomatizirovanny`kh bibliotechny`kh informatcionny`kh sistemakh // E`lektronny`e sredstva i sistemy` upravleniia. Materialy` docladov Mezhdunarodnoi` nauchno-prakticheskoi` konferentcii. 2009. № 1. S. 3–7. https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23070214 (data obrashcheniia: 26.09.2025).Карауш А. С. Рекомендательные системы в публичных библиотеках // Библиосфера. 2009. № 1. С. 41–43. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=11720014 (дата обращения: 26.09.2025).Karaush A. S. Rekomendatel`ny`e sistemy` v publichny`kh bibliotekakh // Bibliosfera. 2009. № 1. S. 41–43. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=11720014 (data obrashcheniia: 26.09.2025).Князева А. А., Колобов О. С., Турчановский И. Ю., Федотов А. М. Коллаборативная фильтрация для построения рекомендаций на основе данных о заказах // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. 2018. Т. 16. № 2. С. 62–69. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kollaborativnayafiltratsiya-dlya-postroeniya-rekomendatsiy-na-osnove-dannyh-o-zakazah (дата обращения: 04.08.2025).Kniazeva A. A., Kolobov O. S., Turchanovskii` I. Iu., Fedotov A. M. Kollaborativnaia fil`tratciia dlia postroeniia rekomendatcii` na osnove danny`kh o zakazakh // Vestneyk Novosibirskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriia: Informatcionny`e tekhnologii. 2018. T. 16. № 2. S. 62–69. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/kollaborativnaya-filtratsiyadlya-postroeniya-rekomendatsiy-na-osnove-dannyh-o-zakazah (data obrashcheniia: 04.08.2025).Полетаева Ю. С. Разработка сетевой рекомендательной системы для научно-технической библиотеки ИРНИТУ // Научные коммуникации. Профессиональная этика : материалы IV Всероссийской научно-практической конференции с международным участием. Омск, 2019. С. 120–127. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=atwyyr (дата обращения: 04.08.2025).Poletaeva Iu. S. Razrabotka setevoi` rekomendatel`noi` sistemy` dlia nauchnotekhnicheskoi` biblioteki IRNITU // Nauchny`e kommunikatcii. Professional`naia e`tika : materialy` IV Vserossii`skoi` nauchno-prakticheskoi` konferentcii s mezhdunarodny`m uchastiem. Omsk, 2019. S. 120–127. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?edn=atwyyr (data obrashcheniia: 04.08.2025).Создана нейросеть, ускоряющая поиск близких по смыслу научных статей // ТАСС Наука : [сайт]. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/20782819 (дата обращения: 04.08.2025).Sozdana nei`roset`, uskoriaiushchaia poisk blizkikh po smy`slu nauchny`kh statei` // TASS Nauka : [sai`t]. URL: https://nauka.tass.ru/nauka/20782819 (data obrashcheniia: 04.08.2025).Колобов О. С., Князева А. А., Леонова Ю. В., Турчановский И. Ю. Персонализация электронных услуг на примере рекомендательного сервиса для библиотек // Информационные технологии, компьютерные системы и издательская продукция для библиотек : сборник докладов Двадцать пятой международной конференции и выставки «LIBCOM-2021». Москва, 2022. С. 35–40. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48235290 (дата обращения: 04.08.2025).Kolobov O. S., Kniazeva A. A., Leonova Iu. V., Turchanovskii` I. Iu. Personalizatciia e`lektronny`kh uslug na primere rekomendatel`nogo servisa dlia bibliotek // Informatcionny`e tekhnologii, komp`iuterny`e sistemy` i izdatel`skaia produktciia dlia bibliotek : sbornik docladov Dvadtcat` piatoi` mezhdunarodnoi` konferentcii i vy`stavki «LIBCOM-2021». Moskva, 2022. S. 35–40. URL: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=48235290 (data obrashcheniia: 04.08.2025).Шрайберг Я. Л., Дмитриева Е. Ю., Смирнова О. В., Червинская Н. В., Терехова Е. С. Разработка системы взаимосвязанных классификаций: сопоставление Государственного рубрикатора научно-технической информации и Универсальной десятичной классификации // Научные и технические библиотеки. 2023. № 11. С. 36–65. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-11-36-65.Shrai`berg Ia. L., Dmitrieva E. Iu., Smirnova O. V., Chervinskaia N. V., Terehova E. S. Razrabotka sistemy` vzaimosviazanny`kh classifikatcii`: sopostavlenie Gosudarstvennogo rubrikatora nauchno-tekhnicheskoi` informatcii i Universal`noi` desiatichnoi` classifikatcii // Nauchny`e i tekhnicheskie biblioteki. 2023. № 11. S. 36–65. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-11-36-65.Земсков А. И. Основные задачи библиотек в области библиометрии // Информация и инновации. 2017. Спец. выпуск. С. 79–83.Zemskov A. I. Osnovny`e zadachi bibliotek v oblasti bibliometrii // Informatciia i innovatcii. 2017. Spetc. vy`pusk. S. 79–83.Мохначева Ю. В., Цветкова В. А. Библиометрия и современные научные библиотеки // Научные и технические библиотеки. 2018. № 6. С. 51–62. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2018-6-51-62.Mokhnacheva Iu. V., TCvetkova V. A. Bibliometriia i sovremenny`e nauchny`e biblioteki // Nauchny`e i tekhnicheskie biblioteki. 2018. № 6. S. 51–62. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2018-6-51-62.Ивановский А. А. Объектная модель системы избирательного распространения информации // Научные и технические библиотеки. 2019. № 4. С. 61–75. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2019-4-61-75.Ivanovskii` A. A. Ob``ektnaia model` sistemy` izbiratel`nogo rasprostraneniia informatcii // Nauchny`e i tekhnicheskie biblioteki. 2019. № 4. S. 61–75. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2019-4-61-75.Баженов С. Р., Балуткина Н. А., Стукалова А. А. Концепция новой информационно-поисковой системы ГПНТБ СО РАН на основе ИРБИС64+ // Научные и технические библиотеки. 2023. № 3. С. 80–101. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-3-80-101.Bazhenov S. R., Balutkina N. A., Stukalova A. A. Kontceptciia novoi` informatcionnopoiskovoi` sistemy` GPNTB SO RAN na osnove IRBIS64+ // Nauchny`e i tekhnicheskie biblioteki. 2023. № 3. S. 80–101. https://doi.org/10.33186/1027-3689-2023-3-80-101.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.