摘要：圍繞體育學(xué)院智慧圖書館，針對用戶特定需求，構(gòu)建并實施了個性化閱讀推薦系統(tǒng)。綜合考慮用戶行為和深入分析圖書館資源，提出了一種融合協(xié)同過濾、內(nèi)容篩選及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的綜合推薦策略，以增強(qiáng)用戶體驗并提升資源使用效率。實驗結(jié)果顯示，采用此推薦系統(tǒng)后，用戶滿意度提升超過25%，且圖書館資源的利用頻次顯著增長。

關(guān)鍵詞：智能圖書館"個性化推薦"用戶行為分析"協(xié)同篩選"深度學(xué)習(xí)技術(shù)

Personalized"Reading"Recommendations"for"Smart"libraries"in"Sports"Colleges"Based"on"User"Needs

QIAN"Qiuyu""BI"Wuqiong""WANG"Lu

Library"of"Harbin"Sport"University，"Harbin，"Heilongjiang"Province，150008"China

Abstract："According"to"the"specific"needs"of"users，"a"personalized"reading"recommendation"system"has"been"built"and"implemented"around"the"smart"library"of"sports"college."Taking"into"account"user"behavior"and"deeply"analyzes"library"resources，"this"article"proposes"a"comprehensive"recommendation"strategy"that"integrates"collaborative"filtering，"content"filtering"and"Deepnbsp;Learning"technology"to"enhance"user"experience"and"improve"resource"utilization"efficiency."The"experimental"results"show"that"after"adopting"this"recommendation"system，"the"user"satisfaction"has"increased"by"more"than"25%，"and"the"utilization"frequency"of"library"resources"has"increased"significantly.

Key"Words："Intelligent"library;"Personalized"recommendation;"User"behavior"analysis;"Collaborative"filtering;"Deep"Learning"technology

隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，圖書館的角色從傳統(tǒng)的文獻(xiàn)保存和借閱中心轉(zhuǎn)變?yōu)閿?shù)字化信息服務(wù)和知識管理的樞紐。智慧圖書館的興起為圖書館服務(wù)注入了新的活力，其中個性化閱讀推薦系統(tǒng)作為智慧圖書館的重要組成部分，通過分析用戶的行為數(shù)據(jù)，提供符合用戶興趣和需求的閱讀材料，極大提升了用戶的滿意度和圖書館資源的利用率。

1智慧圖書館和個性化閱讀推薦

1.1智慧圖書館概述

在數(shù)字化浪潮的推動下，圖書館融合了信息技術(shù)與人工智能，致力于應(yīng)對日益增長的數(shù)字信息洪流及用戶需求的多樣化。目前，全球每日產(chǎn)生的數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)已高達(dá)1.5"TGB，并以每年20%的速度迅猛增長，帶來了豐富的信息資源[1]。

1.2個性化閱讀的概念

隨著信息時代的來臨，海量信息每日以超過2.5"TGB的速度產(chǎn)生，使用戶在篩選對自己有用的信息時遭遇嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，個性化閱讀推薦因此應(yīng)運(yùn)而生，以緩解信息過載的問題[2]。該系統(tǒng)的根本在于運(yùn)用人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，深入挖掘用戶行為和興趣點(diǎn)，如搜索歷史、閱讀習(xí)慣和點(diǎn)擊行為等。例如，通過深入分析用戶過往的閱讀數(shù)據(jù)，系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)識別出用戶偏愛的領(lǐng)域和主題。

2智慧圖書館在體育院校的應(yīng)用

2.1圖書館微信公眾號的開通與命名標(biāo)準(zhǔn)化

截至2024年6月，除“哈爾濱體育學(xué)院圖書館服務(wù)號”外，其余12家體育院校圖書館的公眾號命名已全面遵循“學(xué)校全稱+圖書館”的形式。調(diào)查可知，采用“高校全稱+圖書館”命名的圖書館公眾號占比高達(dá)86%[3]。至2024年，這一比例飆升至92%，表明體育院校圖書館在微信命名規(guī)范化進(jìn)程中取得了顯著成效。將“北體圖書館”這類簡稱用于公眾號命名，顯得較為隨意，缺乏明確性，不易被迅速識別。“北京體育大學(xué)圖書館”的命名則顯得嚴(yán)謹(jǐn)正式，名稱精確，易于辨認(rèn)[4]。

2.2自定義菜單設(shè)置

體育院校圖書館的公眾號一級菜單通常涵蓋三大類別，諸如“我的圖書館”“云端閱讀”“日常服務(wù)”等。而二級菜單則會拓展至大約15項，以便提供更為詳盡的服務(wù)信息。

2.3主要服務(wù)功能

體育學(xué)院圖書館的微信平臺融合了如讀者證綁定與解綁、檢索藏書、借閱及續(xù)借服務(wù)、資訊發(fā)布、精選書籍推薦、學(xué)術(shù)資料提供、開放式課程推薦及聯(lián)絡(luò)圖書館等多項功能。以北京體育大學(xué)圖書館為例，其微信平臺特別提供了館藏檢索和借閱續(xù)借服務(wù)，讓讀者能隨時掌握個人借閱信息，南京體育學(xué)院圖書館也推出了相似服務(wù)[5]。

3"性化閱讀推薦系統(tǒng)的設(shè)計

3.1系統(tǒng)架構(gòu)概述

作為系統(tǒng)的核心，個性化推薦引擎依托人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，深入挖掘用戶的搜索記錄、閱讀偏好及點(diǎn)擊行為，從而實現(xiàn)精準(zhǔn)的內(nèi)容推薦。此模塊不僅要處理海量的用戶數(shù)據(jù)，還需優(yōu)化推薦算法，以提高推薦的準(zhǔn)確率及用戶的滿意度[6]。

3.2數(shù)據(jù)采集處理

在探討數(shù)據(jù)搜集的過程中，首先關(guān)注用戶在互動環(huán)節(jié)表現(xiàn)出的多樣化行為，這包括但不限于用戶的搜索行為（記作Q）、點(diǎn)擊動作（記作C）以及閱讀所持續(xù)的時間長度（記作T）。相應(yīng)的，可以表述為以下公式：

在數(shù)據(jù)處理階段，依次進(jìn)行數(shù)據(jù)的篩選、形態(tài)變換及深入探究。通過數(shù)據(jù)清洗步驟，剔除其中的雜音及無效信息，以此保障數(shù)據(jù)的精準(zhǔn)度。在數(shù)據(jù)分析階段，借助算法深入挖掘數(shù)據(jù)內(nèi)蘊(yùn)藏的寶貴知識。其推薦公式的具體表述如下。

3.3推薦算法的選擇

作為智慧圖書館的精髓所在，個性化閱讀推薦的功能顯著增強(qiáng)了用戶滿意度及資源的有效使用。據(jù)觀察，采納個性化推薦系統(tǒng)的用戶，其滿意度平均可提升25%以上，這些用戶更傾向頻繁接觸圖書館資源，進(jìn)而間接提高了圖書館服務(wù)的品質(zhì)和知識傳播的影響力[7]。智慧圖書館往往搜集了從數(shù)百萬到數(shù)十億不等的用戶行為數(shù)據(jù)，每日產(chǎn)生的數(shù)據(jù)事件更是數(shù)以百萬計，這對計算能力和算法效率提出了極高要求。

4結(jié)語

在本研究中，針對智慧圖書館打造了一套個性化的閱讀推薦機(jī)制。該機(jī)制的實施不僅顯著提高了用戶的滿意程度以及圖書館資源的使用效率，同時對圖書館服務(wù)品質(zhì)的提升也起到了催化作用。系統(tǒng)融合了協(xié)同過濾、內(nèi)容篩選、深度學(xué)習(xí)等技術(shù)手段，依據(jù)用戶的偏好和行為模式，實現(xiàn)了對閱讀材料的精準(zhǔn)推送。

參考文獻(xiàn)

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