張復(fù)琴

摘要：在信息技術(shù)飛速發(fā)展的時(shí)代背景下，圖書(shū)館也從原來(lái)的資源匱乏狀態(tài)逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)槿缃竦臄?shù)據(jù)密集型行業(yè)，這就促使圖書(shū)館的信息服務(wù)方式要由傳統(tǒng)的以數(shù)據(jù)為主導(dǎo)轉(zhuǎn)變?yōu)橐杂脩粜枰獮橹行?。然而在現(xiàn)實(shí)中，如何在海量的館藏信息中提取出讀者所需的信息，并為其提供個(gè)性化服務(wù)，就成為當(dāng)前所有圖書(shū)館管理員需要思考的重點(diǎn)問(wèn)題。

關(guān)鍵詞：圖書(shū)館；管理系統(tǒng)；個(gè)性推薦；數(shù)據(jù)挖掘

近年來(lái)，我國(guó)圖書(shū)館領(lǐng)域開(kāi)始嘗試將以讀者為中心的個(gè)性化推薦服務(wù)作為研究重點(diǎn)，并取得了不錯(cuò)成效。個(gè)性化推薦，既是信息重組織以及資源再分配的過(guò)程，同時(shí)又是一種個(gè)性化的信息服務(wù)模式。通過(guò)個(gè)性化推薦，可以結(jié)合用戶模型來(lái)為其尋找和提供相匹配的信息，或者尋找具有相近興趣愛(ài)好的用戶群體，并使其在用戶群體上相互推薦其感興趣的信息，甚至于可以根據(jù)資源的相似性來(lái)向用戶進(jìn)行推薦。所以，為了提高個(gè)性化推薦的準(zhǔn)確性，相關(guān)管理者應(yīng)該加強(qiáng)對(duì)圖書(shū)管理系統(tǒng)中個(gè)性化推薦方法的研究，從而切實(shí)提高廣大讀者的滿意度。

一、當(dāng)前圖書(shū)管理系統(tǒng)個(gè)性推薦方法

現(xiàn)如今，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展，將其應(yīng)用于圖書(shū)館管理并實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)已成為我國(guó)圖書(shū)館行業(yè)的常態(tài)。目前，仍有一部分圖書(shū)館的管理系統(tǒng)仍停留在借書(shū)、還書(shū)、上架以及入庫(kù)等基本功能的管理上，而圖書(shū)館的日常經(jīng)營(yíng)管理中，每天都會(huì)產(chǎn)生大量的讀者借閱信息，過(guò)去對(duì)于這些信息的處理，不是將其“堆積”在系統(tǒng)內(nèi)存中，就是將其作為常規(guī)業(yè)務(wù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，并沒(méi)有充分意識(shí)到讀者借閱信息蘊(yùn)含的巨大潛在價(jià)值。因此，我們可以嘗試在圖書(shū)館管理中加入聚類分析以及關(guān)聯(lián)規(guī)則理念，在對(duì)借閱信息進(jìn)行分析研究后，深入挖掘讀者借閱行為隱含的規(guī)律，以此來(lái)為讀者提供參考性信息等服務(wù)。其中，對(duì)聚類以及關(guān)聯(lián)規(guī)則的應(yīng)用具體如下：

1、以聚類分析為基礎(chǔ)的個(gè)性推薦方法。第一，讀者聚類。目前，很多圖書(shū)館并沒(méi)有對(duì)讀者進(jìn)行分類，且所有讀者都需要按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行借閱（比如每人每次最多可借閱書(shū)籍?dāng)?shù)量等）。然而事實(shí)上，很多愛(ài)看書(shū)的讀者不僅常常借閱書(shū)籍，同時(shí)每次想借的書(shū)籍也較多。如果嚴(yán)格按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，那么這部分讀者的需要就難以得到滿足；還有一部分讀者借書(shū)少或者不借書(shū)，這就浪費(fèi)了借書(shū)的權(quán)利?；诖?，可以采取聚類法將讀者劃分為以下三類，即活躍類讀者、一般類讀者以及不活躍讀者。對(duì)于活躍類讀者，可以適當(dāng)放寬可借閱書(shū)籍?dāng)?shù)量的限制，以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)；一般類讀者在整個(gè)讀者中所占比重較大，圖書(shū)館需要適當(dāng)調(diào)節(jié)自己的管理模式，推陳出新，防止這部分讀者逐漸成為不活躍讀者；對(duì)于那些不活躍讀者，圖書(shū)館可以通過(guò)各種途徑來(lái)及時(shí)了解到他們不愛(ài)讀書(shū)的原因，進(jìn)而采取有針對(duì)性的措施，比如購(gòu)入其感興趣的書(shū)籍等，來(lái)提高他們的閱讀積極性，從而讓其感受到“知識(shí)海洋”的魅力。

第二，圖書(shū)聚類。在圖書(shū)館海量的圖書(shū)資源中，總會(huì)存在受讀者歡迎以及不受讀者歡迎的圖書(shū)，與此同時(shí)，新書(shū)與舊書(shū)的受歡迎程度也各不相同?；诖耍梢圆捎脠D書(shū)聚類分析法并結(jié)合不同類型圖書(shū)的受歡迎程度，來(lái)將館內(nèi)藏書(shū)合理的劃分為以下幾大類，即讀者熱門(mén)、讀者冷門(mén)、院系熱門(mén)以及院系冷門(mén)等，由此來(lái)適當(dāng)?shù)脑黾踊驕p少不同類型圖書(shū)的館藏?cái)?shù)量。這樣做的主要原因，就是在一般情況下，圖書(shū)的受歡迎程度與讀者的興趣點(diǎn)、專業(yè)以及工作類型等息息相關(guān)，就像《UML Java程序員指南：雙語(yǔ)版》以及《會(huì)計(jì)報(bào)表編制與分析》，它們同屬專業(yè)性較強(qiáng)的書(shū)籍，但是如果讀者中計(jì)算機(jī)專業(yè)的人員較多，則前者的受歡迎程度就會(huì)大大增加，同理，會(huì)計(jì)專業(yè)讀者較多則后者就更受歡迎。所以，歸納統(tǒng)計(jì)讀者的歷史借閱數(shù)據(jù)，分析讀者群體特點(diǎn)，可以對(duì)讀者潛在的喜好以及專業(yè)等情況有一個(gè)準(zhǔn)確把握，以此為依據(jù)來(lái)向讀者或者院系提供個(gè)性化的圖書(shū)推薦服務(wù)。

2、以關(guān)聯(lián)規(guī)則技術(shù)為基礎(chǔ)的個(gè)性推薦方法。關(guān)聯(lián)規(guī)則目前已被應(yīng)用于多個(gè)領(lǐng)域，并取得了不錯(cuò)成效，特別是在商業(yè)領(lǐng)域中起到的作用更是顯示出關(guān)聯(lián)規(guī)則的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。將關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于圖書(shū)館管理，可以向讀者提供個(gè)性化圖書(shū)推薦服務(wù)。具體來(lái)說(shuō)，首先要查看該讀者是否有借閱記錄，如果沒(méi)有借閱記錄，那么就無(wú)法向其提供關(guān)聯(lián)推薦圖書(shū)；而如果有借閱記錄，就要利用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法對(duì)他所借閱書(shū)籍的借閱記錄進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，這就可以得到當(dāng)前讀者關(guān)聯(lián)的圖書(shū)。之后，根據(jù)置信度以及圖書(shū)的借閱量來(lái)對(duì)圖書(shū)進(jìn)行排序，這一過(guò)程要排除掉讀者已借閱的書(shū)籍，之后就可以得到一張以關(guān)聯(lián)規(guī)則為基礎(chǔ)的、讀者感興趣的推薦圖書(shū)清單。打個(gè)比方來(lái)說(shuō)，《彩色圖解心理學(xué)》、《跟專家學(xué)心理分析》以及《一分鐘看透他人心》是存在內(nèi)在相關(guān)性的圖書(shū)，一般情況下，讀者在借閱了其中一本之后，也會(huì)有很大幾率再借閱其他兩本；另外，有很大一部分讀者在借閱《林黛玉和北靜王》這一圖書(shū)后，會(huì)更傾向于借閱《紅樓夢(mèng)》，這就充分說(shuō)明了這兩本圖書(shū)之間存在一定的相關(guān)性；等等。事實(shí)上，在很多情況下，不是讀者不喜歡讀書(shū)，有些讀者更多的是不知道怎樣讀、該讀什么。目前，學(xué)校的教育也多注重學(xué)業(yè)而忽視學(xué)生的素質(zhì)培養(yǎng)，這就要求圖書(shū)館應(yīng)該為廣大讀者提供更多的引導(dǎo)以及主動(dòng)性服務(wù)。值得注意的是，個(gè)性化圖書(shū)推薦方法利用得好，一方面可以針對(duì)讀者的興趣愛(ài)好進(jìn)行推薦，以提高他們閱讀的興趣以及積極性；另一方面借助個(gè)性化圖書(shū)推薦，圖書(shū)館管理員還能將讀者提交的采購(gòu)圖書(shū)清單與書(shū)籍借閱熱度進(jìn)行對(duì)比，以此來(lái)確定合理的書(shū)籍采購(gòu)清單，這就為圖書(shū)館的采購(gòu)工作提供了很大便利，進(jìn)而更好地為廣大讀者提供個(gè)性化服務(wù)。

二、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，在圖書(shū)館管理系統(tǒng)中，為讀者提供個(gè)性推薦服務(wù)，不僅可以幫助讀者更快更好地選擇自己感興趣的書(shū)籍，同時(shí)對(duì)于圖書(shū)館整體的發(fā)展也有著至關(guān)重要的意義。因此，相關(guān)管理員應(yīng)該以數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，利用聚類以及關(guān)聯(lián)規(guī)則對(duì)圖書(shū)管理系統(tǒng)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，從而摸索出更好地圖書(shū)管理辦法，并更好地為讀者服務(wù)。

參考文獻(xiàn)

[1] 張通. 基于圖書(shū)館業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析服務(wù)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 北京郵電大學(xué)， 2013.

[2] 邵晨. 山西中醫(yī)學(xué)院圖書(shū)館圖書(shū)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 北京工業(yè)大學(xué)， 2011.

[3] 鄭祥云， 陳志剛， 黃瑞，等. 基于主題模型的個(gè)性化圖書(shū)推薦算法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2015， 35（9）：2569-2573.

[4] 周強(qiáng)， 許麗媛， 孔貝貝，等. 基于推薦技術(shù)的圖書(shū)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)[J]. 計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展， 2015， 25（增）.