馬 麗

(西安醫(yī)學(xué)院 圖書館，陜西 西安 710021)

0 引言

圖書館信息資源整合，是指參照一定的標(biāo)準(zhǔn)與要求，使用多種技術(shù)，將多渠道、不同來源的數(shù)據(jù)、信息、資源進(jìn)行集成，實(shí)現(xiàn)不同類型、多種格式信息之間的無縫連接[1]。經(jīng)過整合后的圖書館信息庫，具有集成式、一體化檢索功能，可實(shí)現(xiàn)為終端用戶提供跨平臺(tái)、跨終端、跨數(shù)據(jù)庫、跨內(nèi)容等多種新式服務(wù)。圖書館在市場(chǎng)內(nèi)作為承載信息、典藏資源的主要場(chǎng)所，不僅可以為用戶提供資源檢索服務(wù)，還可以為物質(zhì)資源與非物質(zhì)資源的存儲(chǔ)提供安全、可靠的空間。為滿足圖書館服務(wù)對(duì)象的多元化需求，管理人員需要加大對(duì)資源信息整合的投入，從雜亂無序的資源中篩選出有價(jià)值的信息，將多種具有相同指向的信息進(jìn)行集成，通過此種方式，使資源建設(shè)朝著整合化、集成化的方向發(fā)展[2]。為落實(shí)此項(xiàng)工作，向圖書館用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的服務(wù)，科研單位在較早時(shí)期引進(jìn)大數(shù)據(jù)技術(shù)與云端共享技術(shù)進(jìn)行信息資源的集成與融合，但由于設(shè)計(jì)的融合方法與用戶需求呈現(xiàn)背離狀態(tài)，導(dǎo)致融合后的資源一直未能在圖書館發(fā)揮預(yù)期的效果，也未能實(shí)現(xiàn)給予用戶更優(yōu)質(zhì)的推送資源。因此，本文將在現(xiàn)有工作的基礎(chǔ)上，引進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，設(shè)計(jì)一種針對(duì)圖書館信息資源的全新整合方法，通過此種方式，集成多類別信息，為圖書館用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的資源檢索服務(wù)。

1 構(gòu)建圖書館信息資源分布結(jié)構(gòu)模型

為實(shí)現(xiàn)圖書館信息資源的有效整合，應(yīng)結(jié)合圖書館信息資源的來源與獲取渠道，構(gòu)建圖書館信息資源分布結(jié)構(gòu)模型。為確保構(gòu)建的模型與資源分布具有較強(qiáng)的適配性，引進(jìn)Small-world網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，參照此結(jié)構(gòu)，建立圖書館信息資源存儲(chǔ)中心與來源渠道之間的直接訪問接口，實(shí)現(xiàn)對(duì)資源分布的精細(xì)化描述[3]。此過程如圖1所示。

圖1 圖書館信息資源分布結(jié)構(gòu)模型

在掌握不同信息資源的來源渠道后，對(duì)現(xiàn)有信息進(jìn)行屬性專項(xiàng)配置，通過此種方式，構(gòu)建在不同時(shí)態(tài)區(qū)間下，圖書館信息資源的空間狀態(tài)[4]。對(duì)其狀態(tài)進(jìn)行描述，計(jì)算公式如下：

(1)

式中：Pn為圖書館信息資源的空間狀態(tài)；P0為資源在空間中的分布密度；δ為分布節(jié)點(diǎn)。在此過程中，假設(shè)信息資源在空間中的動(dòng)態(tài)屬性表示為Y，此時(shí)Y可以作為空間中的一個(gè)因變量，假設(shè)圖書館信息資源表示為X，則X與Y之間存在某種約束性條件，對(duì)此種約束條件進(jìn)行描述。計(jì)算公式如下：

(2)

式中：m為X的最大取值。在此基礎(chǔ)上，使用相關(guān)統(tǒng)計(jì)法，對(duì)資源進(jìn)行在線調(diào)度，根據(jù)最優(yōu)線性均衡函數(shù)，進(jìn)行圖書館信息資源存儲(chǔ)空間中信息的回歸表達(dá)，方程式如下：

(3)

式中：x為圖書館信息資源存儲(chǔ)空間中信息的回歸表達(dá)方程式；η為動(dòng)態(tài)回歸參量；r為資源在圖書館中的有效傳輸路徑；T為資源調(diào)度時(shí)間；R為資源覆蓋范圍；s為信息資源流通節(jié)點(diǎn)；σ為資源傳輸路徑總數(shù)；N為鏈路結(jié)構(gòu)；z為鏈路長(zhǎng)度；y為信息資源格式。通過上述方式，對(duì)圖書館信息資源的空間狀態(tài)與來源渠道進(jìn)行描述，將相關(guān)信息通過集成的方式導(dǎo)入結(jié)構(gòu)模型，實(shí)現(xiàn)對(duì)信息資源分布狀態(tài)的描述。

2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的信息資源特征提取

完成上述設(shè)計(jì)后，為實(shí)現(xiàn)圖書館信息資源的整合，需結(jié)合資源在空間中的分布特征，進(jìn)行歷史數(shù)據(jù)的挖掘。為此，本章引進(jìn)關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)，根據(jù)圖書館中現(xiàn)有信息資源，進(jìn)行信息資源特征的提取。在此過程中，使用關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘技術(shù)中的Apriori算法，提取數(shù)據(jù)庫中的兩組信息資源，將其表示為A與B，對(duì)A與B的潛在聯(lián)系進(jìn)行挖掘。此過程可表示如下：

(4)

式中：p為A與B的關(guān)聯(lián)挖掘；γ為關(guān)聯(lián)規(guī)則；b為關(guān)聯(lián)條件。按照上述方式，提取A與B的關(guān)聯(lián)關(guān)系，掌握兩者之間的聯(lián)系后，持續(xù)擴(kuò)大事件的選擇范圍，進(jìn)行信息資源的頻繁選擇。為避免輸出冗余信息，可設(shè)置一個(gè)偽代碼將其作為信息資源規(guī)律挖掘的全新規(guī)則，將此作為參照，對(duì)圖書館信息資源進(jìn)行深度挖掘與關(guān)聯(lián)，通過此種方式，提取圖書館信息資源特征，此過程可表示為：

(5)

式中：M為圖書館信息資源特征；n為偽代碼；v為資源有效傳輸區(qū)間；i為資源類別數(shù)量。按照上述計(jì)算公式，進(jìn)行圖書館中不同類別信息資源特征的提取，以此方式為后續(xù)信息資源聚類中心的確定提供支撐。

3 基于特征辨識(shí)的信息資源聚類融合

完成上述研究后，建立針對(duì)特征的空間映射函數(shù)，函數(shù)表達(dá)式如下：

(6)

式中：D為圖書館信息資源特征空間映射函數(shù)；L為空間映射范圍。在此基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)一個(gè)隨機(jī)聚類節(jié)點(diǎn)，建立針對(duì)此節(jié)點(diǎn)的鏈路矩陣，矩陣表示為S，S可以通過N×L實(shí)現(xiàn)。考慮到此節(jié)點(diǎn)可能并非信息資源聚類最優(yōu)節(jié)點(diǎn)，因此，可以在構(gòu)建矩陣后，采用概率分布計(jì)算的方式，進(jìn)行節(jié)點(diǎn)為最優(yōu)聚類中心概率的計(jì)算，計(jì)算公式如下：

(7)

式中：β為節(jié)點(diǎn)為最優(yōu)聚類中心的概率；Z為資源分布離散型；G為節(jié)點(diǎn)時(shí)隙；w為節(jié)點(diǎn)最大跳點(diǎn)；χ為空間調(diào)度矢量。通過上述方式，掌握節(jié)點(diǎn)與最優(yōu)聚類中心之間的關(guān)系，為實(shí)現(xiàn)聚類節(jié)點(diǎn)向最優(yōu)節(jié)點(diǎn)的靠近，結(jié)合自適應(yīng)算法，根據(jù)節(jié)點(diǎn)數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性，進(jìn)行聚類中心節(jié)點(diǎn)的優(yōu)化。此過程計(jì)算公式如下：

κ=E[ωk(vj)]

(8)

式中：κ為最優(yōu)聚類中心節(jié)點(diǎn)；E為自適應(yīng)調(diào)度算法；ω為嵌入式網(wǎng)絡(luò)環(huán)境；k為模糊中心；j為可調(diào)度節(jié)點(diǎn)。按照上述方式，設(shè)計(jì)最優(yōu)聚類中心，在此節(jié)點(diǎn)進(jìn)行信息資源的聚類融合。此過程計(jì)算公式如下：

f(κ)=μK·ij

(9)

式中：f為圖書館信息資源的聚類融合；μ為均衡信道；K為節(jié)點(diǎn)差分矩陣；ij為聚類過程中的奇異值。按照上述方式，對(duì)圖書館信息資源進(jìn)行聚類，以此種方式，完成基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的圖書館信息資源整合方法設(shè)計(jì)與研究。

4 實(shí)驗(yàn)對(duì)比

上文從3個(gè)方面完成了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的圖書館信息資源整合方法設(shè)計(jì)，為檢驗(yàn)此方法在實(shí)際應(yīng)用中的整合效果，下文將以某地區(qū)大型公共圖書館為例，通過設(shè)計(jì)對(duì)比實(shí)驗(yàn)的方式，檢驗(yàn)本文方法的整合效果。

實(shí)驗(yàn)前，由相關(guān)人員與圖書館管理人員進(jìn)行交涉，發(fā)現(xiàn)此圖書館已經(jīng)實(shí)現(xiàn)其內(nèi)部的全數(shù)字化管理，并開發(fā)了完善的信息資源庫，用于存儲(chǔ)多渠道、多來源的信息資源。通過對(duì)管理終端的檢索，掌握此圖書館現(xiàn)存資源的類別與來源。

為進(jìn)一步檢驗(yàn)本文設(shè)計(jì)的整合方法在實(shí)際應(yīng)用中的性能，引進(jìn)基于云處理技術(shù)的圖書館信息資源整合方法，將其作為傳統(tǒng)方法，對(duì)所選用的信息資源進(jìn)行整合。在此過程中，需要先將信息資源導(dǎo)入圖書館管理云端，在云端建立數(shù)據(jù)信息聚類中心，在中心區(qū)域內(nèi)進(jìn)行數(shù)據(jù)類別的劃分，將具有相同特征的圖書館信息資源進(jìn)行聚類；完成區(qū)塊信息的聚類后，再將多個(gè)分項(xiàng)單元進(jìn)行整合，通過此種方式，實(shí)現(xiàn)基于傳統(tǒng)方法的圖書館信息資源整合。

將整合處理后資源的查全率作為評(píng)價(jià)整合方法有效性的指標(biāo)。查全率是指在數(shù)據(jù)庫中輸入檢索關(guān)鍵詞，可檢索得到的和關(guān)鍵詞相關(guān)的信息量與數(shù)據(jù)庫中和檢索關(guān)鍵詞相關(guān)的信息總量比值，計(jì)算公式如下：

(10)

式中：C為整合處理后圖書館信息資源的查全率；C1為可檢索得到的與關(guān)鍵詞相關(guān)的信息量；C2為數(shù)據(jù)庫中與檢索關(guān)鍵詞相關(guān)的信息總量。按照上述方式，在兩種方法整合后的數(shù)據(jù)庫中搜索關(guān)鍵詞，計(jì)算檢索不同關(guān)鍵詞時(shí)數(shù)據(jù)庫的查全率。統(tǒng)計(jì)測(cè)試結(jié)果如表1所示。

表1 圖書館信息資源整合后的查全率

從表1可以看出，本文方法在實(shí)際應(yīng)用中的整合效果較好，可以提高整合后圖書館內(nèi)信息資源的集成度，從而為用戶提供更豐富的檢索信息。

5 結(jié)語

在信息化技術(shù)與圖書館發(fā)展發(fā)生融合后，圖書館早期的典藏方式與讀物模式都面臨著巨大的沖擊，如何為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的資源、提高資源的專項(xiàng)性與服務(wù)性成為圖書館管理工作關(guān)注的重點(diǎn)。為進(jìn)一步落實(shí)此項(xiàng)工作，發(fā)揮圖書館在市場(chǎng)內(nèi)更高的價(jià)值與效能，本文從構(gòu)建圖書館信息資源分布結(jié)構(gòu)模型、信息資源特征提取、基于特征辨識(shí)的信息資源聚類融合3個(gè)方面，開展了基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的圖書館信息資源整合方法設(shè)計(jì)研究。完成設(shè)計(jì)后，通過對(duì)比實(shí)驗(yàn)證明了相比傳統(tǒng)方法，本文設(shè)計(jì)的融合方法聚類效果更優(yōu)。因此，可在進(jìn)行圖書館的服務(wù)優(yōu)化設(shè)計(jì)時(shí)，將本文方法在試點(diǎn)單位中進(jìn)行推廣，通過此種方式，為用戶提供更加優(yōu)質(zhì)的資源檢索服務(wù)。