凌耀銀

（廣州工商學(xué)院 廣東 廣州 510850）

0 引言

現(xiàn)代圖書館借助信息化手段和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，達(dá)成了圖書資源和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的“云”儲(chǔ)存、信息的實(shí)時(shí)共享、信息資源的快速流通等目標(biāo)，相較于傳統(tǒng)圖書館，可以為讀者提供便捷、高效的圖書資源獲取途徑［1］。 技術(shù)的革新促使傳統(tǒng)圖書館向數(shù)字化、信息化轉(zhuǎn)變，數(shù)字化技術(shù)在圖書館管理中的應(yīng)用變得廣泛，并通過整合形成數(shù)字化圖書資源，完善了傳統(tǒng)圖書館的文化傳播和數(shù)據(jù)儲(chǔ)存功能，建立起以讀者為核心、以圖書檢索為主要功能、以提供圖書借閱服務(wù)為基礎(chǔ)的現(xiàn)代數(shù)字圖書館［2］。

在數(shù)字圖書館中，推薦系統(tǒng)可以有效地應(yīng)對信息超載、信息丟失等問題，并滿足用戶的個(gè)性化需求［3］。 個(gè)性化推薦技術(shù)是高校數(shù)字圖書館實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的重要技術(shù)手段，它可以被用來尋找讀者所關(guān)心的資料，積極地向讀者展示網(wǎng)上或線下的信息內(nèi)容，并且提供高質(zhì)量的個(gè)人服務(wù)。

1 個(gè)性化服務(wù)的應(yīng)用

1.1 數(shù)字圖書館在高校的運(yùn)營模式及特點(diǎn)

數(shù)字圖書館是指以數(shù)字化形式存儲(chǔ)、管理和提供文獻(xiàn)資源的圖書館。 它將傳統(tǒng)的實(shí)體圖書館數(shù)字化，將圖書、期刊、報(bào)紙、音像資料等電子化，并且使用現(xiàn)代信息技術(shù)手段進(jìn)行組織、存儲(chǔ)、檢索和利用［4］。

現(xiàn)代數(shù)字圖書館在信息儲(chǔ)存空間、運(yùn)營效率、智能化及數(shù)字化特征等方面具有優(yōu)勢［5］。 數(shù)字圖書館儲(chǔ)存空間大，具有海量的文獻(xiàn)資源庫，能夠滿足不同層次、不同領(lǐng)域的讀者需求。 數(shù)字圖書館運(yùn)行效率高，通過先進(jìn)的檢索和分類方式，可以快速精準(zhǔn)地定位所需的文獻(xiàn)資源。 數(shù)字圖書館融合了AI 技術(shù)，幫助讀者更好地發(fā)現(xiàn)和使用相關(guān)文獻(xiàn)資源，具有智能化特征。 數(shù)字圖書館具有數(shù)字化特點(diǎn)，依托數(shù)字化技術(shù)，將各種文獻(xiàn)資源轉(zhuǎn)換為數(shù)字形式，實(shí)現(xiàn)了文獻(xiàn)資源的數(shù)字化存儲(chǔ)和管理。 數(shù)字圖書館無地域限制，使得讀者可以任意時(shí)間、地點(diǎn)訪問收藏于全球范圍內(nèi)的文獻(xiàn)資源。

1.2 個(gè)性化服務(wù)

圖書館個(gè)性化服務(wù)是立足于讀者需求，提供定制化、針對性的圖書及其他服務(wù)。 在圖書館數(shù)字化方面，個(gè)性化服務(wù)可以通過以下方式實(shí)現(xiàn)。

①個(gè)性化推薦：利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，針對讀者歷史的圖書館行為痕跡，精準(zhǔn)地向讀者推薦其感興趣圖書、期刊、報(bào)紙等資源。 ②移動(dòng)服務(wù)：通過App、微信公眾號等移動(dòng)平臺(tái)，提供圖書館的移動(dòng)服務(wù)，使得用戶可以更加便捷地查詢、預(yù)約和借閱圖書，同時(shí)也可以獲得個(gè)性化的服務(wù)和推薦。 ③個(gè)性化資源定制：在數(shù)字化的基礎(chǔ)上，圖書館可以基于用戶的需求，提供個(gè)性化的文獻(xiàn)資源定制服務(wù)。 例如，為學(xué)者和研究人員提供專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的最新研究進(jìn)展、為兒童讀者提供適齡閱讀材料等。 ④跨庫檢索：為滿足讀者跨學(xué)科、多層次的信息需求，數(shù)字化圖書館可以提供跨庫檢索功能，使得讀者可以同時(shí)檢索多個(gè)數(shù)據(jù)庫，并將檢索結(jié)果匯總、排序、篩選，提高檢索效率和準(zhǔn)確性。

通過數(shù)字化的手段實(shí)現(xiàn)個(gè)性化服務(wù)，可以讓讀者更加便捷地獲取所需信息，提高閱讀體驗(yàn)和滿意度，同時(shí)也有利于圖書館促進(jìn)文獻(xiàn)資源共享和知識(shí)創(chuàng)新。

1.2.1 個(gè)性化服務(wù)模式的設(shè)計(jì)模式

在數(shù)字圖書館的建設(shè)中，我的圖書館（My Library）系統(tǒng)采用了以B/S 為基礎(chǔ)的體系結(jié)構(gòu)，以數(shù)據(jù)采集和分析為前提，完美地融合了個(gè)性化服務(wù)理念。 具體分析不同圖書館的實(shí)際情況，確立相應(yīng)的設(shè)計(jì)理念和實(shí)現(xiàn)目的，篩選并推出有針對性的個(gè)人服務(wù)，從基礎(chǔ)層、數(shù)據(jù)層、服務(wù)層和應(yīng)用層四個(gè)層面來設(shè)計(jì)個(gè)性化服務(wù)模式的實(shí)現(xiàn)架構(gòu)，如圖1 所示。

圖1 個(gè)性化服務(wù)模式設(shè)計(jì)結(jié)構(gòu)

2 個(gè)性化圖書推薦的關(guān)鍵技術(shù)

圖書推薦技術(shù)是大學(xué)數(shù)字圖書館為用戶提供個(gè)性化服務(wù)的一種技術(shù)方法。 在互聯(lián)網(wǎng)上，除了搜索引擎之外，推薦系統(tǒng)也成為一種新的解決方法。 為了向?qū)W生、教師和科研工作者提供優(yōu)質(zhì)的信息服務(wù)，需要在推薦平臺(tái)展示相應(yīng)的個(gè)人服務(wù)。 該系統(tǒng)在大數(shù)據(jù)的支持下，能迅速對不同人群進(jìn)行分析、歸類，為教師、學(xué)生找到各自感興趣且有需要的推薦內(nèi)容，并能對讀者進(jìn)行精準(zhǔn)地推薦。 因此，選擇合適的推薦算法，就成為一個(gè)高效、高精度的書籍推薦系統(tǒng)的關(guān)鍵。

2.1 個(gè)性化圖書推薦系統(tǒng)

個(gè)性化圖書推薦系統(tǒng)是一種可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化推薦技術(shù)的工具模塊，能收集讀者的個(gè)人資料、借閱記錄等，設(shè)計(jì)算法分析并展示讀者可能需要的物品。 在此基礎(chǔ)上，本文將推薦系統(tǒng)劃分為三大模塊：信息收集模塊、推薦算法模塊、推薦結(jié)果導(dǎo)出模塊。

（1）信息收集模塊。 信息采集是數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)，收集的信息應(yīng)包括讀者的個(gè)人情況、圖書館的個(gè)人行為、評價(jià)體系、圖書信息等方面，借助一定手段對信息進(jìn)行分析，能夠較為精確地體現(xiàn)出讀者的興趣和偏好。 按照系統(tǒng)的設(shè)計(jì)，信息采集是一項(xiàng)持續(xù)的工作。

（2）推薦算法模塊。 推薦系統(tǒng)是主要設(shè)計(jì)目標(biāo)，而個(gè)性化的書籍推薦算法是實(shí)現(xiàn)的關(guān)鍵。 從高校數(shù)字圖書館的實(shí)際情況來看，書籍的數(shù)量在不斷地增長，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了讀者，很明顯，采用基于專題的合作篩選算法是最合適的選擇。 此外，還可以利用分簇技術(shù)來減少數(shù)據(jù)的查詢空間。

（3）推薦結(jié)果導(dǎo)出模塊。 在人機(jī)交互界面現(xiàn)實(shí)中，當(dāng)推薦算法給出一定的建議時(shí)，便會(huì)在用戶終端的程序界面顯示。 如圖2 所示。

圖2 推薦系統(tǒng)三大模塊

2.2 基于內(nèi)容和協(xié)作過濾的個(gè)性化推薦方法

以信息過濾為基礎(chǔ)的基于內(nèi)容的推薦，通常被用來推薦新聞、物品等文字類的資源，但對于音頻、視頻、圖形等多媒體文件，其推薦時(shí)，由于缺乏對其內(nèi)容信息的有效提取，難以實(shí)現(xiàn)。 基于此，提出了一種基于內(nèi)容和協(xié)作過濾的個(gè)性化推薦方法。 協(xié)作過濾是目前最常用的一種推薦算法，在電子商務(wù)中得到了很好的應(yīng)用。 以用戶為基礎(chǔ)的協(xié)同過濾方法，其核心思想是根據(jù)讀者的使用記錄，推斷其對項(xiàng)目的偏好程度，并將行為相似的人群進(jìn)行分析、歸類，進(jìn)而以類似用戶的行為為基礎(chǔ)，來對目標(biāo)用戶所感興趣的資源進(jìn)行預(yù)測。

2.3 用于協(xié)作篩選的分簇推薦方法

在個(gè)人圖書館中，對圖書進(jìn)行個(gè)性化推薦是一項(xiàng)非常重要的工作。 為了實(shí)現(xiàn)快速準(zhǔn)確的個(gè)性化書籍推薦，設(shè)計(jì)一種有效的書籍推薦算法是非常必要的。 盡管協(xié)同過濾推薦算法可以根據(jù)用戶的喜好進(jìn)行書籍推薦，但其在實(shí)踐中還面臨著搜索數(shù)據(jù)量過大、搜索時(shí)間長、效率低等問題。而以聚類為基礎(chǔ)的協(xié)作過濾算法的設(shè)計(jì)，在某種程度上可以解決上述問題。 在此基礎(chǔ)上，提出了一種基于聚類的協(xié)作過濾推薦算法。

2.3.1 k-means 用戶聚類

首先鍵入讀者—書目評分模式，然后獲取讀者—圖書評分等級向量，找到相似的讀者，最后使用k-means 聚類算法，根據(jù)相似性對用戶進(jìn)行聚類，將原矩陣數(shù)據(jù)集劃分為k 個(gè)聚類中心，使得同一群組中的用戶興趣具有相似性，從而實(shí)現(xiàn)脫機(jī)處理。 對各個(gè)簇中心矢量進(jìn)行成對的歐氏距離計(jì)算，并找出最接近的簇中心。

2.3.2 基于專案的合作篩選

將目標(biāo)讀者以最接近的聚類中心一簇中的讀者-圖書評分矩陣作為查找空間，使用基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法，計(jì)算出書籍的相似度，預(yù)測目標(biāo)讀者對書籍的評分情況，之后根據(jù)評分高低，產(chǎn)生推薦列表。

3 高校數(shù)字圖書館在Mahout 平臺(tái)上的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

優(yōu)秀的系統(tǒng)設(shè)計(jì)思路和方案需要最大程度地考慮用戶的偏好，以用戶需求為出發(fā)點(diǎn)。 在此基礎(chǔ)上，提出了一套完整的大學(xué)數(shù)字圖書館管理體系。 大學(xué)數(shù)字圖書館的需求目標(biāo)可劃分為三個(gè)層次：個(gè)體化的數(shù)字圖書館、前臺(tái)的展示模塊、后臺(tái)的管理模塊。 其中以個(gè)人數(shù)字圖書館為中心，實(shí)現(xiàn)了對用戶的個(gè)性化服務(wù)，并向用戶推薦圖書；前臺(tái)展示模塊主要是對實(shí)體圖書館的資源和服務(wù)等情況進(jìn)行展示，而后臺(tái)管理模塊主要負(fù)責(zé)對圖書數(shù)據(jù)和讀者數(shù)據(jù)進(jìn)行批量導(dǎo)入。

3.1 個(gè)人數(shù)字圖書館板塊

個(gè)體數(shù)字圖書館以圖書館的具體運(yùn)維狀態(tài)和讀者習(xí)慣、偏好作為設(shè)計(jì)的根據(jù)，以圖書館的數(shù)字化、信息化建設(shè)和推出個(gè)人服務(wù)為目的。 個(gè)體數(shù)字圖書館至少能夠?qū)崿F(xiàn)三方面的功能：圖書借還功能、優(yōu)質(zhì)的讀者個(gè)人服務(wù)、圖書資源推薦功能。

個(gè)人圖書館分為三個(gè)主要模塊，即基本信息模塊、個(gè)性化推薦模塊、個(gè)性化服務(wù)模塊。 基本信息模塊連接到圖書館借閱系統(tǒng)，使讀者可以看到最基礎(chǔ)的借閱資料；個(gè)性化服務(wù)模塊為用戶提供了圖書收藏、評分等功能；個(gè)性化推薦模塊提出了一種基于文本信息的推薦方法，并對其進(jìn)行了詳細(xì)的分析。

3.1.1 基本信息模塊

個(gè)人數(shù)字圖書館基本信息模塊是指用于展示個(gè)人數(shù)字圖書館的基本信息的板塊，包括個(gè)人信息、數(shù)字圖書館名稱、數(shù)字圖書館簡介、 數(shù)字圖書館收藏、檢索工具及搜索引擎、熱門推薦等。 總之，個(gè)人數(shù)字圖書館基本信息模塊是數(shù)字圖書館中不可或缺的一個(gè)板塊，它可以全面展示數(shù)字圖書館的基本信息和資源情況，提高數(shù)字圖書館的可訪問性和可用性。

3.1.2 個(gè)性化服務(wù)模塊

個(gè)性化服務(wù)是一個(gè)主要的功能模塊，可以實(shí)現(xiàn)個(gè)性化功能模型，為更好地向用戶提供個(gè)性化服務(wù)，必須通過對用戶興趣的搜集來實(shí)現(xiàn)。 另外，在數(shù)字圖書館中，用戶對書籍的行為也會(huì)被記錄，比如推薦書籍、收集書籍、給書籍打分等。 這說明讀者對書籍有不同的興趣。

3.1.3 個(gè)性化推薦模塊

個(gè)性化推薦是一種類似于電子商務(wù)系統(tǒng)中的推薦，比如一些網(wǎng)站上“猜你想要”板塊。 該模塊是借助推薦算法對用戶的習(xí)慣和偏好進(jìn)行分析，并將目標(biāo)群體的潛在需求產(chǎn)品或者服務(wù)展示在用戶終端，減少了用戶的檢索、操作環(huán)節(jié)，增強(qiáng)用戶服務(wù)體驗(yàn)。 在個(gè)人數(shù)字圖書館中，個(gè)性化推薦技術(shù)采取相同的原理，在用戶沒有操作的情況下，自動(dòng)推薦其需求的物品。 在個(gè)人數(shù)字圖書館的個(gè)性化推薦模塊中，使用的是以聚類為基礎(chǔ)的協(xié)同過濾算法。 一般的協(xié)同過濾算法包括兩種：基于內(nèi)存的協(xié)同過濾與基于模型的協(xié)同過濾，而基于內(nèi)存的方法又分為兩個(gè)類目：基于用戶的協(xié)同過濾和基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾。 在現(xiàn)代數(shù)字圖書館中，由于圖書的數(shù)量超過用戶，因此，基于項(xiàng)目的協(xié)同過濾算法的推薦結(jié)果更加精確，并且根據(jù)用戶對項(xiàng)目的評分等級來聚類，減少了推薦算法中的數(shù)據(jù)稀疏性，最終增強(qiáng)了推薦的準(zhǔn)確度。 個(gè)性化圖書推薦流程如圖3所示。

圖3 個(gè)性化圖書推薦流程圖

3.2 數(shù)據(jù)表設(shè)計(jì)

數(shù)據(jù)表作為系統(tǒng)的數(shù)據(jù)依據(jù)，對系統(tǒng)的實(shí)施起到了至關(guān)重要的作用。 一般情況下，由于開放的特點(diǎn)，數(shù)字圖書館系統(tǒng)經(jīng)常會(huì)與外界進(jìn)行通信，以實(shí)現(xiàn)各種不同系統(tǒng)之間的互聯(lián)。 所以，必須對多個(gè)子系統(tǒng)之間的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)進(jìn)行統(tǒng)一的定義和規(guī)范。 在此基礎(chǔ)上建立起一套規(guī)范，以便于系統(tǒng)的開發(fā)與維護(hù)。 在個(gè)人數(shù)字圖書館中，可以清楚地看到，系統(tǒng)需要保持與讀者對象和圖書對象有關(guān)的資訊，并依據(jù)文獻(xiàn)，圖書資訊可以參考元數(shù)據(jù)來定義。 此外，為了實(shí)現(xiàn)個(gè)性化地推薦，還需要對用戶和書籍的交互行為等進(jìn)行存儲(chǔ)。 根據(jù)文獻(xiàn)的介紹，資料表格可劃分為兩個(gè)主要類別：實(shí)體資訊表格與運(yùn)作資訊表格。 如表1 所示。

表1 讀者分類情況

3.3 首頁用戶界面設(shè)計(jì)

終端顯示界面是進(jìn)行人機(jī)交互的最后步驟。 優(yōu)秀的終端顯示設(shè)計(jì)不僅為讀者帶來了優(yōu)質(zhì)的服務(wù)感受，而且體現(xiàn)了學(xué)校的文化特征。 現(xiàn)代數(shù)字圖書館的終端顯示界面要兼顧使用便捷、分類明確、資源充足等要求，設(shè)計(jì)上具備實(shí)用性強(qiáng)、操作性簡便等特點(diǎn)，而且一定程度上體現(xiàn)反映出學(xué)校的文化屬性和形象特點(diǎn)。

4 結(jié)語

綜上所述，信息化技術(shù)在社會(huì)的普及，使得數(shù)字圖書館成為時(shí)下人們熱議的話題，它將圖書館的線上電子資源與線下圖書資源進(jìn)行了整合，并運(yùn)用了分布式網(wǎng)絡(luò)、數(shù)據(jù)挖掘、推薦系統(tǒng)等新的技術(shù)手段，為讀者提供了一種全新的信息服務(wù)。 在當(dāng)前的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，如何更好地幫助用戶快速、精確地查找到自己想要的信息，已經(jīng)成為一個(gè)重要的課題。 為了解決這一問題，提出了面向數(shù)字圖書館的個(gè)性化推薦技術(shù)。

個(gè)性化推薦技術(shù)在數(shù)字圖書館建設(shè)中意義重大，能夠通過數(shù)據(jù)分析確定讀者的偏好和需求，自動(dòng)生成目標(biāo)用戶感興趣的產(chǎn)品或者服務(wù)，并展示在用戶面前。 在海量的圖書資源和多元化的讀者需求面前，高校數(shù)字圖書館建設(shè)必須發(fā)揮個(gè)性化推薦技術(shù)的作用和功能，致力于促使“數(shù)據(jù)資源”向“讀者需求”轉(zhuǎn)變，通過對讀者的行為進(jìn)行深入的剖析，為讀者提供精準(zhǔn)、高效、優(yōu)質(zhì)的服務(wù)。