周江焱

摘 要：文章在闡述智能過濾技術應用個性化推薦服務基礎上，對以智能過濾技術為核心的圖書館個性化信息推薦服務應注意的問題展開了分析，并對以智能過濾技術為基礎系統(tǒng)構架的數(shù)字圖書館個性化推薦服務系統(tǒng)進行了闡述，旨在提高數(shù)字圖書館服務能力。

關鍵詞：智能過濾；數(shù)字圖書館；個性化推薦服務

智能過濾技術是源于大數(shù)據(jù)挖掘機制的信息技術，是解決圖書館信息化服務過程中信息資源過載、信息資源使用效率不高問題形成的技術模式，信息技術與智能技術的有機結合為數(shù)字圖書館面向用戶的個性化推薦服務提供了技術支持。

1 智能過濾技術應用數(shù)字圖書館個性化信息推薦服務的意義

1.1 對用戶的個性化需求智能檢測分析

移動互聯(lián)網(wǎng)時代的到來信息用戶身處爆炸的信息海洋中，互聯(lián)網(wǎng)空間龐大的信息數(shù)據(jù)催生了多種智能過濾技術，不同的智能搜索引擎技術偏重于不同類型信息的搜索獲取，要么用于商業(yè)數(shù)據(jù)的搜集獲取，要么注重知識資源的可視化呈現(xiàn)。智能過濾技術是智能技術與互聯(lián)網(wǎng)技術的綜合體，通過對不同類型信息資源的快速識別、準確定位，基于用戶的行為偏好，集成語義識別、信息檢索及信息過濾對不同類型的信息數(shù)據(jù)綜合處理。智能過濾是一種更加高效的信息組織、加工、利用技術，能根據(jù)用戶使用搜索引擎的習慣、行為，判定用戶的個性化信息需求，并對用戶的個性化需求進行數(shù)據(jù)分析，針對用戶的需求對信息資源檢索及智能篩選，使用戶及時獲取個性化信息。

1.2 智能分類用戶個性化信息

目前依靠傳統(tǒng)數(shù)字技術構建的個性化推薦服務系統(tǒng)，需要用戶根據(jù)自身的行為偏好和興趣手動選擇自己關注的信息類別，然后向系統(tǒng)提交申請，由系統(tǒng)自主判定用戶需求為用戶提供個性化信息服務。受到信息傳輸效率的影響，當使用該系統(tǒng)的用戶眾多、信息負載過大時，系統(tǒng)有崩潰的風險。智能過濾技術的出現(xiàn)很好的解決了這一問題，根據(jù)用戶使用搜索引擎的習慣、偏好、興趣，對用戶感興趣的信息智能化捕捉、智能搜集、智能獲取，把滿足用戶個性化需求的信息分類顯示到頁面上，使用戶不需要手動選擇就可以智能獲取分類信息。少部分用戶在使用數(shù)字圖書館時目的并不明確，對個人需要的信息定位缺乏準確性，面對這種情況，數(shù)字圖書館對智能過濾技術的高效應用可對用戶的個性化需求科學分析，根據(jù)系統(tǒng)分析結果為用戶提供分類推薦信息。

2 數(shù)字圖書館應用智能過濾技術需注意的問題

2.1 智能獲取個性化信息問題

根據(jù)筆者研究，依靠智能過濾技術用戶獲取個性化信息的方式分為兩種：一種是靜態(tài)智能化模型，另一種是動態(tài)化智能獲取模型。靜態(tài)智能化獲取方式是智能過濾系統(tǒng)根據(jù)讀者使用系統(tǒng)的注冊信息，包括與用戶個體行為有關的各種信息，對用戶靜態(tài)化個性需求進行初步分析。動態(tài)化智能獲取方式是通過分析用戶使用數(shù)字圖書館系統(tǒng)的日志記錄、網(wǎng)頁瀏覽記錄、信息查詢內(nèi)容、最近閱讀狀況等數(shù)據(jù)分析用戶可能產(chǎn)生的閱讀需求，并圍繞用戶的行為偏好建立用戶個性化信息庫，準確預測用戶的個性化需求。同時，數(shù)字圖書館服務系統(tǒng)針對用戶個性化需求分析可建立追蹤機制，通過顯性分析、隱性追蹤的方式分析用戶的行為數(shù)據(jù)。顯性分析是根據(jù)用戶使用服務系統(tǒng)的反饋信息，從用戶個性化需求信息庫中調取用戶的基本信息，根據(jù)用戶的行為偏好、信息習慣、教育背景為用戶智能推送個性化信息，這種個性化信息推薦方式需要用戶自主參與。隱性追蹤是通過分析用戶的日志記錄、數(shù)字圖書館使用記錄、電子文獻查閱記錄預測用戶的個性化需求，根據(jù)系統(tǒng)的分析結果，為用戶智能推薦信息。

2.2 個性化信息智能篩選問題

解決用戶個性化信息智能篩選問題，首先針對用戶的個人信息進行智能篩選，并根據(jù)智能篩選結果建立用戶興趣知識庫，通過對用戶的個性化需求科學分析，確定與用戶的系統(tǒng)操作行為，篩選用戶的個性化信息，根據(jù)篩選結果及時更新知識庫。該系統(tǒng)是在精準分析用戶個人信息基礎上，針對用戶使用智能系統(tǒng)的日志記錄、行為偏好數(shù)據(jù)再次分析，并智能篩選。由于互聯(lián)網(wǎng)空間的虛擬性、多元化，且眾多結構化、異構化的信息數(shù)據(jù)時刻處于動態(tài)變化中，需要系統(tǒng)時刻追蹤分析用戶的行為數(shù)據(jù)，并針對用戶的行為數(shù)據(jù)精準分析，及時更新用戶的興趣知識庫，根據(jù)用戶使用數(shù)字圖書館產(chǎn)生的行為數(shù)據(jù)與興趣知識庫中的知識資源及時匹配，為用戶及時推薦個性化信息。

2.3 用戶個性化行為分析模型構建

智能過濾技術與圖書館數(shù)字系統(tǒng)的有效對接，并對用戶個性化需求科學分析，需要數(shù)據(jù)分析技術針對用戶的個性化行為建立動態(tài)模型，及時為用戶推薦個性化信息。這就要求數(shù)字圖書館首要針對用戶的行為數(shù)據(jù)全面搜集，并結合用戶日常的行為數(shù)據(jù)，依據(jù)SQL數(shù)據(jù)庫為用戶建立行為主題識別庫，其中包括用戶的系統(tǒng)操作數(shù)據(jù)、性格偏好、教育背景、工作經(jīng)歷、自主需求等信息，可以針對不同種類的信息分為用戶行為描述、用戶興趣描述兩部分內(nèi)容，以邏輯化的層級結構對用戶的個性化數(shù)據(jù)統(tǒng)一規(guī)范，并以可視化界面的形式呈現(xiàn)出來，實現(xiàn)對讀者行為、興趣的精準分析。

3 系統(tǒng)構建

3.1 系統(tǒng)模型

首先應確定系統(tǒng)模型，結合筆者研究，系統(tǒng)模型由三個模塊組成，分別為用戶模塊、信息模塊、管理模塊。用戶模塊為用戶提供登錄、檢索、信息瀏覽等服務；信息模塊滿足用戶自主信息獲取需求，并實現(xiàn)對用戶的信息過濾、信息智能分類等服務；管理模塊由用戶數(shù)據(jù)庫、系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫、興趣知識庫三部分組成，通過后臺管理實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息與用戶個性化需求的有效對接。

用戶模塊實現(xiàn)對用戶個人信息及行為數(shù)據(jù)的搜集、記錄。通過搜集用戶的行為數(shù)據(jù)、系統(tǒng)的日志記錄，跟蹤分析用戶的行為數(shù)據(jù)，并建立單獨的描述性文件對用戶的興趣、行為數(shù)據(jù)存儲，方便系統(tǒng)準確定位用戶需求。信息模塊依靠智能過濾技術，通過一系列智能算法、分析工具、爬蟲工具及數(shù)據(jù)采集策略為用戶及時推薦個性化信息。管理模塊依靠大數(shù)據(jù)挖掘、算法工具、語義關聯(lián)技術對用戶數(shù)據(jù)智能化分析，結合用戶的個性化需求實現(xiàn)信息的智能化提取，通過一系列的數(shù)據(jù)提取，輔助用戶精準查詢與科學決策，提高個性化信息推薦服務的有效性。

3.2 系統(tǒng)功能

系統(tǒng)功能需要滿足用戶的個性化需求，針對讀者個體的潛藏信息需求實現(xiàn)用戶的個性化信息定制、智能化信息推薦及智能化管理。個性化信息定制服務以用戶的行為偏好數(shù)據(jù)為切入點，通過分析用戶的行為偏好數(shù)據(jù)，推測用戶產(chǎn)生的真實需求，依據(jù)用戶的需求數(shù)據(jù)推送相關信息。智能化信息推薦是系統(tǒng)的核心功能，即根據(jù)用戶個性化需求對信息智能過濾，為用戶推薦感興趣的信息。智能管理服務結合用戶行為習慣及信息獲取偏好，對用戶興趣知識庫內(nèi)容及時更新，獲取用戶行為習慣的變化數(shù)據(jù)，實現(xiàn)對信息的分類管理。

4 結語

數(shù)字圖書館個性化信息推薦服務依靠智能過濾技術圖書館未來發(fā)展的重要趨勢，采用先進的算法工具使數(shù)字圖書館對多種來源的數(shù)據(jù)信息高效過濾，結合用戶提供必要的信息產(chǎn)品，不僅能強化數(shù)字圖書館服務能力，還能使數(shù)字圖書館為用戶提供多種信息資源，使數(shù)字圖書館的應用價值最大程度上發(fā)揮出來。

參考文獻

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