李博

【摘要】本文結(jié)合多源數(shù)據(jù)理論提出了一種情景化推薦模型。在概述多源數(shù)據(jù)融合理論的基礎(chǔ)上，就多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)在數(shù)字圖書館中的應(yīng)用進行了闡述，指出了情景化推薦模型的構(gòu)建。對多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)字圖書館情景化推薦模型研究，有助于提高用戶滿意度，解決數(shù)字圖書館情景化推薦問題。

【關(guān)鍵詞】多源數(shù)據(jù)融合;數(shù)字圖書館;情景化推薦模型

一、多源數(shù)據(jù)融合的理論基礎(chǔ)

（一）多源數(shù)據(jù)融合的內(nèi)涵。多源數(shù)據(jù)融合（Multisource

data fusion）是指利用不同的算法工具及數(shù)據(jù)技術(shù)在有效搜集、整理、調(diào)查、分析相關(guān)數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)、價值的基礎(chǔ)上，使多種來源的數(shù)據(jù)融合在一起，對多種類型數(shù)據(jù)進行科學客觀的評價與分析，最終獲取高價值的信息資源。多源數(shù)據(jù)融合的目的是將不同種類、不同結(jié)構(gòu)、不同內(nèi)容的數(shù)據(jù)進行綜合優(yōu)化處理，汲取不同來源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢功能，從價值稀疏的海量數(shù)據(jù)中提取出具有統(tǒng)一結(jié)構(gòu)特征，比單一數(shù)據(jù)更可靠、更有價值、更科學的數(shù)據(jù)，滿足決策管理需要，使面向用戶的數(shù)據(jù)服務(wù)更具科學性。

（二）多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)與多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。結(jié)合目前學者的研究來看，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)是一種針對多種來源數(shù)據(jù)進行綜合分析、計算、挖掘及管理的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過對數(shù)據(jù)資源的全面挖掘、分析、整合使數(shù)據(jù)成為互相聯(lián)系的有機整體，便于信息分析人員對數(shù)據(jù)全面掌握。基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)產(chǎn)生的多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)在信息情報機構(gòu)廣泛應(yīng)用，該系統(tǒng)由兩部分組成，分別為數(shù)據(jù)分布式處理模塊和數(shù)據(jù)識別模塊。數(shù)據(jù)分布式處理模塊的功能針對多種結(jié)構(gòu)及類型數(shù)據(jù)進行分布式處理及融合重構(gòu)，使用算法工具對多元數(shù)據(jù)進行深入挖掘，生產(chǎn)出客觀準確、科學有效，滿足決策服務(wù)需求的高價值的信息數(shù)據(jù)。

（三）多源數(shù)據(jù)融合的實踐意義。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)體現(xiàn)了人們多渠道獲取數(shù)據(jù)、多元化使用的需求，是信息技術(shù)發(fā)展的實踐的成果。圖書情報部門經(jīng)過不斷探索與有益嘗試，證明了多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的可靠性和優(yōu)勢功能，也彰顯出多源數(shù)據(jù)融合作為新技術(shù)的應(yīng)用價值。這種數(shù)據(jù)融合技術(shù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用方式有著本質(zhì)的不同，借助數(shù)據(jù)分布式處理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)識別系統(tǒng)能精準識別多種數(shù)據(jù)源，并針對不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、類型分析、評價，進行數(shù)據(jù)融合。在社會實踐中，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)能幫助人們挖掘數(shù)據(jù)價值，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，掌握數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)。

二、基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)字圖書館情景化推薦模型構(gòu)建

目前，數(shù)字圖書館情景化推薦系統(tǒng)大多是基于用戶整體情景感知開展的信息推薦活動，忽視了對用戶個性化情景的分析。由此，數(shù)字圖書館情景化推薦應(yīng)在深入分析用戶個性化情景的基礎(chǔ)上構(gòu)建情景推薦模型。

（一）個性化情景分析模塊。該模塊主要功能是從用戶全部情景信息中，找到對用戶數(shù)字閱讀影響最大的情景要素，即對用戶的個性化情景進行針對性分析，找到用戶當前情景的需求點，并對用戶的個性化情景信息進行總結(jié)，精準判定用戶的興趣偏好。對用戶當前情景的感知可使用數(shù)字圖書館系統(tǒng)內(nèi)部的傳感器、RFID技術(shù)實現(xiàn)。多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)對獲取的用戶信息多角度進行融合，并使用數(shù)據(jù)庫對用戶使用系統(tǒng)的日志記錄存儲，對用戶行為數(shù)據(jù)及情景信息做出評價，數(shù)據(jù)評價標準首先從用戶、數(shù)字信息、情景信息各個角度找到信息共性，再結(jié)合存儲的用戶情景數(shù)據(jù)組成多維情景歷史評價數(shù)據(jù)鏈實現(xiàn)對用戶需求的精準感知與分析，多個角度判定用戶行為偏好和閱讀習慣。該模塊是數(shù)字圖書館情景化推薦模型用戶情景感知與需求分析的基礎(chǔ)，也是多源數(shù)據(jù)融合的重要數(shù)據(jù)來源，是數(shù)字圖書館情景化推薦模型建立的依據(jù)。

（二）多源數(shù)據(jù)融合推薦模塊。多源數(shù)據(jù)推薦模塊是數(shù)字圖書館情景化推薦模型最重要的組成部分。該模塊首先針對用戶使用數(shù)字圖書館的情景精準感知，從多種情景信息中分析出用戶的個性化情景，得到基于用戶個性化情景的多源數(shù)據(jù)，然后使用算法工具對用戶的個性化需求精準分析，圍繞用戶的情景需求進行多源數(shù)據(jù)推送，這些多源數(shù)據(jù)有基于用戶個性化情景的時間信息、位置信息、環(huán)境信息，也有根據(jù)用戶情景為用戶推薦的信息，包括數(shù)字圖書館的日志記錄、高頻詞匯信息，也有最新的數(shù)據(jù)資源信息等，最大程度上滿足用戶的個性化需求，實現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合推薦。

（三）用戶與多源數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)交互模塊。用戶與多源數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)交互模塊是數(shù)字圖書館情景化推薦模型不可缺少的一部分。數(shù)字圖書館用戶是多元數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)的服務(wù)對象，用戶在使用數(shù)字圖書館過程中向多元數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)發(fā)出指令，系統(tǒng)根據(jù)用戶的情景信息向用戶精準推送多源數(shù)據(jù)，用戶當前接受服務(wù)情節(jié)與用戶對系統(tǒng)推薦結(jié)果的評分及時上傳到多源數(shù)據(jù)倉儲中，實現(xiàn)數(shù)字圖書館用戶服務(wù)情景與評分的動態(tài)更新。用戶與多源數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)交互模塊的功能設(shè)置，助力數(shù)字圖書館實時把握用戶動態(tài)，精準分析用戶需求，時刻檢驗系統(tǒng)服務(wù)評價結(jié)果。

三、結(jié)語

基于多源數(shù)據(jù)融合對數(shù)字圖書館情景化推薦模型展開研究，有助于改變數(shù)字圖書館針對用戶整體情景分析的弊端，從多元情景中確定用戶的個性化情景，基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)對用戶情景信息進行分析，精準定位用戶需求，基于用戶情景使用算法工具為用戶推薦多源融合數(shù)據(jù)，促進用戶對情景化推薦模型的實時評價，注重動態(tài)反饋，實時把握用戶動態(tài)及情景。

【參考文獻】

[1]楊君.基于情景感知的圖書館多維信息推薦研究[D].武漢大學，2011.

[2]劉海鷗.面向云計算的大數(shù)據(jù)知識服務(wù)情景化推薦[J].圖書館建設(shè)，2014（07）：31-35.

[3]聶應(yīng)高.基于情景感知融合的圖書館微服務(wù)框架構(gòu)建[J].圖書館學研究，2018（20）：14-19.