鹿梅

摘 要：網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展使信息的增加較快，傳統(tǒng)的圖書搜索與分類已遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足人們對圖書搜索的要求。各大院校的圖書館供借閱人員使用的圖書推薦系統(tǒng)無法及時獲取到足夠的讀者信息，也不能進(jìn)行自動化分類與推薦，即圖書館中現(xiàn)在的圖書推薦系統(tǒng)存在著稀疏性問題，并且自動化程度不高。本文結(jié)合黨校圖書館的公益性質(zhì)，根據(jù)評價系統(tǒng)與圖書分類獲取信息的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，找出不足并提出相應(yīng)的解決策略。

關(guān)鍵詞：圖書推薦系統(tǒng)；自動化；稀疏性；評價

1 前言

推薦系統(tǒng)是黨校圖書館解決信息量過大的一種較好的方法與手段，能夠?yàn)樽x者提供一對一的個性化服務(wù)。推薦系統(tǒng)由大量不同性質(zhì)的模塊組成，以實(shí)現(xiàn)不同的服務(wù)功能。由于黨校圖書館圖書推薦系統(tǒng)中存在著使用上的不足，導(dǎo)致推薦不準(zhǔn)確或者不正確。本文針對推薦系統(tǒng)中數(shù)據(jù)稀疏性問題進(jìn)行了分析與研究，主要為了能夠從相似度信息進(jìn)行分析，找出弊端提出整改措施。

2 黨校圖書館圖書推薦系統(tǒng)中的不足

我國各大院校的圖書館，是我國人才培養(yǎng)基地中的營養(yǎng)坯，面對圖書館中豐富的資源，人們不斷的通過各種方式各種手段獲取更多的圖書館資源。但是隨著信息技術(shù)的發(fā)展，電子圖書逐漸在各大圖書館中出現(xiàn)并豐富起來。面對圖書館中日益陳舊的借閱方式，越來越多的人們選擇利用先進(jìn)的移動終端設(shè)備進(jìn)行隨時隨地的閱讀與網(wǎng)上瀏覽搜索。這對圖書館圖書閱讀造成了新的沖擊，作為提供豐富文化資源的圖書館日漸失去往日的閱讀盛況。面對圖書館用戶閱讀行為的改變，即使圖書館的資源再豐富，再優(yōu)質(zhì)，如果不進(jìn)行變革，不思新的服務(wù)模式，也將難以繼續(xù)發(fā)展下去。

在現(xiàn)有圖書館圖書管理系統(tǒng)中，雖然存在著個性化信息服務(wù)，并且為用戶使用資源帶來了一定的便利，但在一定程度上存在著不足，如圖書借閱系統(tǒng)是通過充分挖掘用戶特征信息作為搜索前提的，所以在使用之前需要有煩瑣的填寫內(nèi)容。

2.1 自動化問題

圖書館作為學(xué)校培養(yǎng)人才的基地之一，具備充足的資源，但是缺少一定的利益驅(qū)動機(jī)制。在無利益驅(qū)動情形下，讀者在對圖書使用與借閱評價上，往往敷衍了事，沒有動力，從而提供的信息比較少，不利于圖書館對個人信息的掌握，無法根據(jù)個人的特點(diǎn)推薦更好的圖書。故圖書館在圖書推薦系統(tǒng)上，自動化程度不高，無法更好地完成對用戶信息的判斷與分析。

2.2 稀疏性問題

在淘寶購物時，購物成功后往往有評價、評價返現(xiàn)等活動，這些方式鼓勵用戶對其服務(wù)進(jìn)行及時的評價。用戶的評價積極性不高，是形成數(shù)據(jù)稀疏性問題的重要原因之一。圖書館中，暢銷書借閱的人數(shù)遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于非暢銷書，通過這兩種書的借閱者提供的信息，經(jīng)過濾系統(tǒng)尋找相似用戶的可能性不高，并且推薦項(xiàng)的評分也會不符，而多數(shù)系統(tǒng)對于稀疏性問題進(jìn)行處理時，均以“0”或者是平均分填充系統(tǒng)評價，這些均使讀者的興趣愛好出現(xiàn)偏差。

3 解決黨校圖書館圖書推薦稀疏性問題策略

3.1 改善評分標(biāo)準(zhǔn)體系

在圖書館的借閱服務(wù)評分系統(tǒng)中，人工評分系統(tǒng)無法體現(xiàn)出評分的個性化。根據(jù)劉普夫省力法則，人們更傾向于采取省力的方式指導(dǎo)自己的行為。所以在借閱圖書過程中，除了對某書非常熱愛以外，大多數(shù)人均不會對所借閱折圖書進(jìn)行評價。所以，各大網(wǎng)站尤其是淘寶網(wǎng)等，均以鼓勵的方式，如“評價返現(xiàn)”等使購買者對賣家進(jìn)行商品售后評價。圖書館屬于公益性服務(wù)單位，資金使用上沒有這筆預(yù)算，無法鼓勵讀者完成評價。所以要針對圖書館的這種公益特點(diǎn)，設(shè)計(jì)一款能夠符合自身實(shí)際情況的評價體系，使讀者能夠輕而易舉地完成評價，并呈現(xiàn)出個性化的特點(diǎn)。

3.2 交錯過濾個人信息

圖書館中的類別目錄等信息均是通過專業(yè)化人士的精心計(jì)算與安排，形成不同類別與目錄信息，從而分類比較精準(zhǔn)。讀者在借閱時，根據(jù)這些專業(yè)人員編撰的目錄，將個人信息進(jìn)行整理，根據(jù)相似度大的內(nèi)容將讀者信息分類過濾，從而尋找到相似用戶。采用這種分類轉(zhuǎn)化個人信息的方法，能夠有效解決借閱交叉問題。

3.3 進(jìn)行個性化推薦

為了能夠更快更準(zhǔn)更好地為讀者推薦符合其要求的圖書，圖書館推薦服務(wù)可以為用戶推薦同一書庫中的其他圖書書目。推薦系統(tǒng)屬于電子商務(wù)個性化服務(wù)特點(diǎn)之一，個性化特點(diǎn)也是推薦系統(tǒng)的重要組成部分。這種服務(wù)系統(tǒng)改變了傳統(tǒng)的搜索服務(wù)，成為圖書館中的“銷售員”，角色的改變也使推薦系統(tǒng)成為圖書館中更新和變革的代表。對新增圖書的推薦，是我國目前協(xié)同過濾技術(shù)當(dāng)中比較成功的技術(shù)，在圖書館的個性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展中應(yīng)用較廣。

3.4 進(jìn)行協(xié)同過濾系統(tǒng)

推薦系統(tǒng)通過比較各信息流之間的不同之處，尋找到書籍之間的相似性，所以在推薦中速度快，但其缺點(diǎn)是無法尋找到讀者的興趣所在，無法為讀者提供感興趣的內(nèi)容。在推薦系統(tǒng)中協(xié)同過濾推薦是研究最多、應(yīng)用最廣的個性化推薦技術(shù)。協(xié)同過濾技術(shù)的算法是，首先獲得讀者評分?jǐn)?shù)據(jù)，計(jì)算與其他用戶之間的相似率；其次是通過相似值排列找出與目標(biāo)用戶最接近的n個用戶集合；最后根據(jù)算法對最鄰近集合用戶進(jìn)行測評，從而得出最鄰近值。

4 結(jié)束語

通過對黨校圖書館圖書借閱推薦系統(tǒng)的分析與研究，找出了存在的問題，并提出推薦系統(tǒng)的完善策略；通過對圖書館中借閱系統(tǒng)中的稀疏問題進(jìn)行探索，對借閱的書籍進(jìn)行評分，使評分被動變?yōu)橹鲃?，從而對黨校圖書館圖書推薦系統(tǒng)提出完善策略，為解決推薦系統(tǒng)中的稀疏性問題提出參考意見。

參考文獻(xiàn)

[1]余建芳.個性化推薦系統(tǒng)在民族院校圖書館信息服務(wù)中的設(shè)計(jì)探析——以甘肅民族師范學(xué)院圖書館為例[J].福建電腦，2014，（8）：10-21.

（作者單位：臨沂市委黨校）