劉培明+駱新泉

摘 要：針對數(shù)字圖書館中書目資源規(guī)模的增大導(dǎo)致對關(guān)聯(lián)圖書書目檢索的時效性和準(zhǔn)確性不好的問題，提出一種基于相似度標(biāo)簽索引和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)書目檢索推薦方法。計算數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)圖書書目的相似度標(biāo)簽信息參量，在相似度便簽索引下進(jìn)行圖書檢索的語義分析，在語義本體模型中通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)崿F(xiàn)對相似用戶和相似書目的信息融合和協(xié)同推薦，提高了對數(shù)字圖書館的檢索效能。仿真測試結(jié)果表明，該推薦方法相比于傳統(tǒng)方法具有較高的推薦準(zhǔn)確性。

關(guān)鍵詞： 數(shù)字圖書館； 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘； 信息融合； 書目檢索

中圖分類號： TN914.3?34； TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識碼： A 文章編號： 1004?373X（2017）14?0072?03

Abstract： Aiming at poor timeliness and low accuracy of association books bibliography retrieval caused by the increase of bibliographic resources in digital library， a recommendation retrieval method of association bibliographic in the digital library is put forward， which is based on similarity label index and association rules mining. The similarity label information parameters of correlation book bibliography in the digital library are calculated. Semantic analysis of book retrieval is conducted in combination with the similarity label index. The association rules mining is used to realize information fusion and collaborative recommendation of similar users and similar bibliography in the semantic ontology model， and improve the retrieval efficiency of digital library. The simulation test result show that the recommended method has higher accuracy， compared with the traditional methods.

Keywords： digital library； association rule mining； information fusion； bibliography retrieval

0 引 言

數(shù)字圖書館資源作為一種開放性的公共資源，隨著大數(shù)據(jù)的更新和圖書出版的增多，數(shù)字圖書館館藏的書目規(guī)模不斷增多。圖書館館藏資源的增加和大數(shù)據(jù)信息規(guī)模的增大具有關(guān)聯(lián)關(guān)系。在進(jìn)行數(shù)字圖書館的資源檢索和圖書借閱中，需要有效的檢索方法，結(jié)合圖書館管理系統(tǒng)的有效推薦，提高對圖書資源的準(zhǔn)確檢索和獲取能力，對數(shù)字圖書館的關(guān)聯(lián)圖書的可靠性檢索成為評價圖書館的智能化和個性化服務(wù)水平的重要參考標(biāo)準(zhǔn)。研究圖書館的圖書個性化推薦服務(wù)模型，對解決圖書的過載借閱和用戶不能有效獲取有用圖書之間的矛盾關(guān)系[1?2]同樣具有重要意義。本文對當(dāng)前國內(nèi)外圖書館推薦模型研究的基礎(chǔ)上，以協(xié)同過濾推薦和內(nèi)容推薦模型為基礎(chǔ)，提出一種基于相似度標(biāo)簽索引和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)書目檢索推薦方法，實現(xiàn)圖書資源的個性化推薦。

1 圖書關(guān)聯(lián)書目的相似度計算

為了實現(xiàn)對數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)書目檢索推薦，需要分析標(biāo)簽的上下文信息，這就需要進(jìn)行圖書管關(guān)聯(lián)書目的相似度計算，用戶相似度計算方法包括皮爾遜相關(guān)系數(shù)法、向量余弦法、斯皮爾曼相關(guān)系數(shù)法等[3?4]。采用不同的方法計算用戶的不同關(guān)聯(lián)信息特征，圖書檢索用戶在進(jìn)行圖書檢索中，備選標(biāo)簽集特征向量是依賴于其所有鄰居節(jié)點，對用戶文檔進(jìn)行分析，顯性特征數(shù)據(jù)表示為：

式中：表示用戶對數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)書目的推薦評分；表示用戶對數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)書目推薦已給出的評分；是利用式（1）求得的歧義標(biāo)簽的權(quán)值。則用戶u對圖書館關(guān)聯(lián)書目推薦的語義相關(guān)度矩陣可表示為：

基于同義詞和歧義詞的協(xié)作過濾，提高推薦的可靠性，更好地反映圖書內(nèi)容和用戶興趣，采用余弦相似度進(jìn)行圖書推薦過程中的同義詞過濾，余弦相似度計算式描述為：

式中：sim（i，j）表示瀏覽圖書的關(guān)鍵詞和圖書之間的相似度；和表示被同一用戶評分同義詞和歧義詞的評分向量。

采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)（Pearson Correlation Coefficient）方法分析對圖書檢索中的語義隱形特征數(shù)據(jù)挖掘用戶之間的關(guān)聯(lián)性[5]，皮爾遜相關(guān)系數(shù)相似度計算為：

式中：表示關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘中待推薦的圖書組合集合；表示W(wǎng)ordNet詞匯本體的推薦結(jié)果平均評分。在皮爾遜相關(guān)系數(shù)約束下，得到基于相似度標(biāo)簽索引的關(guān)聯(lián)書目推薦的皮爾遜準(zhǔn)則為：

分析標(biāo)簽的上下文信息進(jìn)行圖書數(shù)目的關(guān)聯(lián)行為替換，構(gòu)建圖書館關(guān)聯(lián)書目相似度約束下的優(yōu)先級列表見表1。

通過表1所示的相似度約束下的優(yōu)先級列表進(jìn)行書目檢索的協(xié)同過濾推薦控制，確定一個標(biāo)簽的涵義，根據(jù)優(yōu)先級列表，分析標(biāo)簽的上下文信息，采用皮爾遜相關(guān)系數(shù)相似度算法，進(jìn)行推薦模型的積極評估和消極評估。

2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的推薦方法實現(xiàn)

根據(jù)上述關(guān)聯(lián)規(guī)則設(shè)計方案，在語義本體模型中通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)崿F(xiàn)對相似用戶和相似書目的信息融合和協(xié)同推薦，計算相似用戶對圖書檢索中的語義信息的相似度。用表示用戶感興趣的圖書集，間的相似度，其值在0和1之間變化，相似用戶對圖書感興趣時，，否則。最終的推薦圖書包含在圖書集，中，語義本體為，其中的計算公式為：

式中：和分別表示用戶感興趣的圖書集的目標(biāo)用戶相似的用戶集數(shù)目；表示推薦圖書的公共結(jié)點數(shù)目。的計算公式為：

式中：表示相似用戶集中相似標(biāo)簽之間的詞義消岐向量；，分別表示圖書書目集，中推薦結(jié)果生成器對備選標(biāo)簽集的數(shù)目。

計算相似標(biāo)簽之間的相似度，計算完和后，對結(jié)果進(jìn)行綜合，并對每個語義返回相似度值，形成語義相似度，如下：

式中，當(dāng)時，查詢圖書標(biāo)簽有最高的相似度值，在協(xié)同過濾推薦模塊中計算中的連接度如下：

式中，表示圖書集中選出相似用戶感興趣的圖書。根據(jù)用戶查詢請求，從WordNet詞匯本體數(shù)據(jù)庫中提取標(biāo)簽信息進(jìn)行查詢索引，從而將經(jīng)過過濾的圖書集推薦給目標(biāo)用戶，實現(xiàn)關(guān)聯(lián)書目的檢索推薦。

3 實驗結(jié)果分析

在Matlab仿真軟件中進(jìn)行數(shù)字圖書館關(guān)聯(lián)書目檢索推薦的仿真分析，實驗采用大型網(wǎng)絡(luò)數(shù)字圖書館的BookCrossing數(shù)據(jù)集作為測試集，測試數(shù)據(jù)[6]有1 000 000條，使用爬蟲程序采集圖書標(biāo)簽數(shù)據(jù)進(jìn)行語義分析和信息加載，關(guān)聯(lián)規(guī)則的閾值設(shè)定為：規(guī)則1，0.033 5；規(guī)則2，0.045 5；規(guī)則3，0.054 59；規(guī)則4，0.290 9；規(guī)則5，0.098 5；規(guī)則6，0.089 76；規(guī)則7，0.087 53；規(guī)則8，0.257 8。以圖書書目檢索推薦準(zhǔn)確率（Precision，Pr）、召回率（Recall，Re）、準(zhǔn)確率和召回率的相關(guān)性關(guān)系R為測試指標(biāo)，R值越大，表示推薦的可靠度越高，采用不同推薦算法在三組實驗中取平均值，得到不同方法進(jìn)行圖書推薦的測試結(jié)果見表2。

為了更好地直觀分析，對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行繪圖處理，得到不通推薦模型進(jìn)行圖書推薦的準(zhǔn)確性和召回性對比結(jié)果如圖1所示。

分析上述實驗結(jié)果得知，采用本文方法進(jìn)行數(shù)字圖書館的關(guān)聯(lián)書目推薦，準(zhǔn)確度較高，可靠度較好，表明本文方法具有優(yōu)越性。

4 結(jié) 語

為了提高數(shù)字圖書館的圖書推薦和檢索能力，本文提出一種基于相似度標(biāo)簽索引和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)書目檢索推薦方法。首先在傳統(tǒng)的內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦的基礎(chǔ)上，計算數(shù)字圖書館中的關(guān)聯(lián)圖書書目的相似度標(biāo)簽信息參量。然后在相似度便簽索引下進(jìn)行圖書檢索的語義分析，在語義本體模型中通過關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘?qū)崿F(xiàn)對相似用戶和相似書目的信息融合和協(xié)同推薦，提高了對數(shù)字圖書館的檢索效能。研究得出。本文提出的推薦方法相比于傳統(tǒng)方法具有較高的推薦準(zhǔn)確性和可靠性。

參考文獻(xiàn)

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