基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式研究

黃偉

關(guān)鍵詞：讀者閱讀;數(shù)據(jù)挖掘;精準(zhǔn)化;推薦服務(wù);模式構(gòu)建

摘 要：文章闡述了圖書館推薦服務(wù)應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的必要性，介紹了讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于圖書館文獻(xiàn)資源推薦服務(wù)、文獻(xiàn)資源檢索服務(wù)、文獻(xiàn)資源管理服務(wù)等工作中的現(xiàn)狀，分析了基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式構(gòu)建的三個(gè)影響要素，即數(shù)據(jù)庫建設(shè)、精準(zhǔn)推薦計(jì)算方法與面向讀者的操作流程，在此基礎(chǔ)上從前端應(yīng)用、算法實(shí)現(xiàn)、角色建模、數(shù)據(jù)搜集四個(gè)方面提出具體的實(shí)施方案。

中圖分類號(hào)：G250 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1003-1588（2019）06-0087-03

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是指從數(shù)據(jù)庫中挖掘讀者需要的資源，匹配讀者的信息需求。隨著讀者閱讀多樣化和個(gè)性化的發(fā)展，圖書館越來越重視數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在精準(zhǔn)推薦服務(wù)中的應(yīng)用，這就需要圖書館從海量數(shù)據(jù)資源中進(jìn)行分析與建模，最大限度地將匹配讀者需求的目標(biāo)資源篩查出來，并推薦給讀者[1]。實(shí)際工作中，這種精準(zhǔn)推薦正是圖書館主動(dòng)式服務(wù)理念的具體表現(xiàn)，精準(zhǔn)推薦能夠?yàn)樽x者提供針對性強(qiáng)、個(gè)性化鮮明的信息服務(wù)，充分體現(xiàn)了圖書館以讀者為中心的服務(wù)思想。此外，應(yīng)該用讀者閱讀痕跡數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)讀者的閱讀規(guī)律與偏好，有利于圖書館滿足讀者對信息資源的多樣化、動(dòng)態(tài)化需求。

1 基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)的必要性

應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)能夠滿足圖書館資源建設(shè)豐富化的需要，同時(shí)也能滿足讀者資源需求多樣化的需要，因此具有現(xiàn)實(shí)必要性。

1.1 能夠滿足圖書館資源建設(shè)豐富化的需要

伴隨信息技術(shù)和互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的飛速發(fā)展，數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出爆炸式增長的態(tài)勢，圖書館作為文獻(xiàn)資源的構(gòu)建與交流中心，越來越重視數(shù)據(jù)庫的建設(shè)與完善。在此背景下，各級各類圖書館紛紛依托自身館藏資源和地方特色建立起多種類的數(shù)據(jù)庫，如地方文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫、學(xué)科專業(yè)數(shù)據(jù)庫、文史資料數(shù)據(jù)庫、特色信息資源庫等[2]。然而，豐富的數(shù)據(jù)資源給圖書館構(gòu)建完善的檢索系統(tǒng)帶來了諸多困難，紙質(zhì)資源的數(shù)字化轉(zhuǎn)換更是增加了檢索結(jié)果全面與準(zhǔn)確輸出的難度。此外，大量的資源集合易導(dǎo)致數(shù)據(jù)重復(fù)、無效數(shù)據(jù)等問題的出現(xiàn)，不利于圖書館開展數(shù)據(jù)維護(hù)工作，嚴(yán)重阻礙了圖書館資源建設(shè)工作的開展。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)了圖書館資源構(gòu)建過程的可視化，能夠使數(shù)據(jù)間的關(guān)系更加清晰，并對龐大的數(shù)據(jù)庫進(jìn)行梳理，清除數(shù)據(jù)庫中的無效資源，因此能夠促進(jìn)圖書館資源建設(shè)的豐富與完善。

1.2 能夠滿足讀者資源需求多樣化的需要

在圖書館服務(wù)中，讀者的閱讀需求呈現(xiàn)出多樣化、個(gè)性化和特色化的特點(diǎn)。一方面，讀者的主體越來越趨向于多元化，圖書館完善數(shù)字服務(wù)之后突破了空間和時(shí)間的制約，讀者數(shù)量不斷增加。而讀者受生活環(huán)境、教育背景等因素的影響，其信息需求也具有特色化和個(gè)性化的特點(diǎn)[3]。另一方面，讀者獲取資源的方式更加多樣化，圖書館需要?jiǎng)?chuàng)新信息資源的推薦方式，積極開發(fā)依托互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的精準(zhǔn)推薦服務(wù)。總之，讀者對圖書館服務(wù)的要求越來越高，應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以更好地掌握讀者的需求，提高圖書館推薦服務(wù)的精準(zhǔn)度。

2 讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在圖書館精準(zhǔn)推薦服務(wù)中的應(yīng)用

2.1 在文獻(xiàn)資源推薦服務(wù)中的應(yīng)用

圖書館需要對讀者閱讀數(shù)據(jù)（包括檢索頻率、閱讀次數(shù)、文獻(xiàn)領(lǐng)域等[4]）進(jìn)行分析和研究，從中能夠發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)之間的隱含關(guān)系與語義規(guī)則，這也是圖書館進(jìn)行精準(zhǔn)推薦服務(wù)的物質(zhì)基礎(chǔ)，讀者數(shù)據(jù)的分析結(jié)果為圖書館精準(zhǔn)推薦服務(wù)提供了客觀的科學(xué)數(shù)據(jù)支持。而事實(shí)上，讀者的數(shù)據(jù)信息不是一成不變的，會(huì)隨著讀者閱讀傾向、喜好的不同而發(fā)生動(dòng)態(tài)變化，這就需要圖書館具體問題具體分析。數(shù)據(jù)的挖掘與關(guān)聯(lián)也要具備即時(shí)性，通過計(jì)算讀者的閱讀歷史數(shù)據(jù)，挖掘讀者數(shù)據(jù)與信息資源的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，結(jié)合置信度等參考值，預(yù)測讀者的信息閱讀行為，進(jìn)而對其提供精準(zhǔn)的推薦服務(wù)。

2.2 在文獻(xiàn)資源檢索服務(wù)中的應(yīng)用

信息資源檢索結(jié)果是圖書館為讀者提供精準(zhǔn)推薦服務(wù)的重要內(nèi)容，也是獲取讀者閱讀數(shù)據(jù)的主要途徑。在傳統(tǒng)的圖書館信息檢索系統(tǒng)中，檢索結(jié)果往往是相關(guān)文獻(xiàn)的羅列與堆砌，對文獻(xiàn)資源間的關(guān)系沒有進(jìn)一步的闡述與說明，這就會(huì)產(chǎn)生檢索結(jié)果的關(guān)聯(lián)性等級排序不夠突出的問題。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在文獻(xiàn)資源檢索服務(wù)中的應(yīng)用，可以結(jié)合讀者閱讀需求，將檢索的目標(biāo)資源按照匹配度數(shù)值依次排序，從資源檢索的環(huán)節(jié)精準(zhǔn)文獻(xiàn)的輸出結(jié)果，提高圖書館資源推薦的質(zhì)量和效率[5]。

2.3 在文獻(xiàn)資源管理服務(wù)中的應(yīng)用

圖書館的信息資源具有數(shù)量豐富、涉及領(lǐng)域廣泛、格式種類繁多等特點(diǎn)，圖書館只有加強(qiáng)對文獻(xiàn)資源的管理，才能從根本上優(yōu)化資源推薦工作，切實(shí)滿足讀者的個(gè)性化、多樣化閱讀需求。數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在文獻(xiàn)資源管理服務(wù)中的應(yīng)用，能夠使圖書館根據(jù)讀者檢索痕跡大數(shù)據(jù)分析哪些資源是熱門讀物，這些資源有何共同點(diǎn)和特殊之處，從而預(yù)測文獻(xiàn)的流通與借閱趨勢，一方面對“潛力股”資源進(jìn)行群體定位推薦，加強(qiáng)受歡迎資源的建設(shè);另一方面可以將舊資源進(jìn)行清理和轉(zhuǎn)移，節(jié)省圖書館的資源儲(chǔ)存空間，避免資源配置空間的浪費(fèi)，為圖書館的信息資源精準(zhǔn)推薦服務(wù)提供充足的環(huán)境保障[6]。

3 基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式構(gòu)建

基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式構(gòu)建有三個(gè)影響要素：數(shù)據(jù)庫、精準(zhǔn)推薦計(jì)算方法、面向讀者的操作流程。其中，數(shù)據(jù)庫建設(shè)是物質(zhì)基礎(chǔ)，精準(zhǔn)推薦計(jì)算方法是技術(shù)保障及操作流程的成果展示。

3.1 數(shù)據(jù)庫建設(shè)

數(shù)據(jù)庫建設(shè)是基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式構(gòu)建的，這里所說的數(shù)據(jù)庫包括文獻(xiàn)資源數(shù)據(jù)庫和讀者閱讀數(shù)據(jù)庫兩類。讀者信息表（見表1）除記錄讀者的個(gè)人基本信息外，還增加了對讀者閱讀興趣及閱讀需求等數(shù)據(jù)的記錄匯總，通過了解讀者需求偏好與館藏資源的種類的關(guān)聯(lián)與規(guī)律，加快資源與讀者需求匹配的速度[7]，幫助圖書館在資源建設(shè)中有的放矢，精準(zhǔn)推薦，縮短了服務(wù)時(shí)間，優(yōu)化了服務(wù)路徑。讀者服務(wù)部可依據(jù)讀者閱讀數(shù)據(jù)庫的信息采集情況開展講座、讀者沙龍等活動(dòng)，提高讀者滿意度。

3.2 精準(zhǔn)推薦計(jì)算方法

精準(zhǔn)推薦計(jì)算方法是提高圖書館推薦服務(wù)效率的技術(shù)保障，圖書館可以根據(jù)讀者的實(shí)際閱讀情況選用適宜的推薦計(jì)算方法，常見的方法有以下三種：第一，以數(shù)據(jù)內(nèi)容為核心的算法，這種推薦計(jì)算方法的側(cè)重點(diǎn)在于分別分析館藏文獻(xiàn)與讀者閱讀數(shù)據(jù)，挖掘相似資源，確定資源推薦的基數(shù)，完成資源推薦服務(wù)。這種計(jì)算方法的好處是保證了資源推薦的客觀性與科學(xué)性，完全以讀者的實(shí)際閱讀行為為立足點(diǎn)，最大限度地避免了人工的干預(yù)和介入。第二，以最近鄰居為核心的分類計(jì)算法，這也是目前圖書館最常用的精準(zhǔn)推薦計(jì)算方法。該方法將有共同閱讀需求的讀者進(jìn)行分類，對群體內(nèi)讀者閱讀數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，以其中一個(gè)讀者的閱讀情況作為參照依據(jù)，評估其對某一類資源的閱讀加權(quán)評價(jià)值，推算距離該讀者由近至遠(yuǎn)的其他讀者對此資源的感興趣程度，依據(jù)距離的排序生成推薦列表，指導(dǎo)圖書館有針對性地對群體內(nèi)讀者進(jìn)行信息推送。第三，依據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦計(jì)算法，這種方法是將讀者閱讀數(shù)據(jù)和文獻(xiàn)數(shù)據(jù)比作商品，探尋兩類數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)性，并按照一定的關(guān)聯(lián)規(guī)則進(jìn)行排序和成果輸出，進(jìn)而產(chǎn)生以關(guān)聯(lián)規(guī)則為紐帶的資源推薦列表[8]。

3.3 操作流程

基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式構(gòu)建最終需要呈現(xiàn)出完整的操作流程。讀者需要登錄圖書館的資源推薦系統(tǒng)，如果讀者是新用戶，圖書館需要做好用戶數(shù)據(jù)收集、整理和儲(chǔ)存工作，將讀者個(gè)人信息數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)入推薦引擎，進(jìn)一步結(jié)合讀者個(gè)性化標(biāo)注的工作情況、受教育背景、專業(yè)領(lǐng)域等已知信息，進(jìn)行文獻(xiàn)數(shù)據(jù)庫資源的匹配與檢索，實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)化資源推薦。如果讀者已經(jīng)有歷史閱讀數(shù)據(jù)，那么圖書館可以調(diào)取以往的數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)進(jìn)行聚類計(jì)算和數(shù)據(jù)挖掘計(jì)算，向讀者精準(zhǔn)推薦新資源。

4 基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式實(shí)現(xiàn)方案

筆者通過對讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與圖書館精準(zhǔn)推薦服務(wù)的分析，從前端應(yīng)用、算法實(shí)現(xiàn)、角色建模與數(shù)據(jù)搜集四個(gè)方面提出具體的服務(wù)模式實(shí)現(xiàn)方案。

4.1 優(yōu)化面向讀者的前端應(yīng)用，實(shí)現(xiàn)圖書館與讀者的實(shí)時(shí)性推薦互動(dòng)

在前端應(yīng)用部分，圖書館系統(tǒng)接收來自移動(dòng)設(shè)備的推薦請求，對請求數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析與處理后，再將結(jié)果反饋給用戶，完成資源推薦的整體流程。需要注意的是，由于移動(dòng)設(shè)備傳送過來的推薦請求語義有可能是不規(guī)范的，圖書館需要結(jié)合實(shí)際情況應(yīng)用數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)技術(shù)，構(gòu)建數(shù)字資源的本體與語義網(wǎng)知識(shí)庫，為讀者提供精準(zhǔn)的、個(gè)性化的推薦服務(wù)。

4.2 選取精準(zhǔn)化算法，充分采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

圖書館要想實(shí)現(xiàn)對讀者的資源精準(zhǔn)推薦，精準(zhǔn)化的算法是重要的技術(shù)保障。一方面，圖書館要選取適當(dāng)?shù)幕A(chǔ)算法，保證資源文獻(xiàn)的構(gòu)建質(zhì)量;另一方面，圖書館還要充分應(yīng)用大數(shù)據(jù)挖掘算法，提高讀者檢索需求目標(biāo)文獻(xiàn)與圖書館系統(tǒng)推薦文獻(xiàn)的匹配度，充分采用大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)分析讀者的閱讀規(guī)律，探尋隱藏在數(shù)據(jù)之間的內(nèi)在聯(lián)系。總之，圖書館應(yīng)該做到基于不同用戶的實(shí)際情況推薦多樣化、個(gè)性化的信息資源，保證圖書館精準(zhǔn)推薦的高效性和穩(wěn)定性。

4.3 完善角色建模，協(xié)調(diào)讀者與文獻(xiàn)本體的關(guān)系

如圖1所示，讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)下圖書館精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式的構(gòu)建，需要以讀者閱讀產(chǎn)生的動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)為研究本體，圖書館資源推薦系統(tǒng)不僅強(qiáng)調(diào)文獻(xiàn)資源的建模，還重視用戶數(shù)據(jù)的建模。具體來說，圖書館可以依據(jù)讀者的閱讀偏好和閱讀規(guī)律構(gòu)建讀者畫像，從中刻畫出讀者長期或短期的閱讀興趣，從而發(fā)現(xiàn)讀者的閱讀需求，進(jìn)一步應(yīng)用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)從文獻(xiàn)資源建模庫中進(jìn)行相關(guān)性數(shù)據(jù)的匹配與篩選。這種雙向角色建模的方式可以使數(shù)據(jù)的關(guān)聯(lián)更加直觀，協(xié)調(diào)用戶與文獻(xiàn)本體的關(guān)系，使數(shù)據(jù)資源的分布更加全面。

4.4 全面收集數(shù)據(jù)，突出數(shù)據(jù)特征

事實(shí)上，無論是讀者數(shù)據(jù)還是文獻(xiàn)數(shù)據(jù)的本體建模，關(guān)鍵都在于選取數(shù)據(jù)的特征，提煉數(shù)據(jù)自身的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)。圖書館構(gòu)建基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)模式，其目的正是為讀者提供個(gè)性化、特色化的推送體驗(yàn)，建立在讀者閱讀數(shù)據(jù)特征基礎(chǔ)上進(jìn)行的數(shù)據(jù)挖掘與關(guān)聯(lián)分析，則更能凸顯出這種個(gè)性化和特色化。因此，在數(shù)據(jù)收集層面，圖書館要充分考慮讀者歷史瀏覽記錄、讀者行為、專業(yè)儲(chǔ)備等方面的情況，從而推薦對于讀者來說價(jià)值更高的信息資源，提高讀者的體驗(yàn)滿意度。

5 結(jié)語

綜上所述，基于讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘的精準(zhǔn)推薦服務(wù)是大爆炸數(shù)據(jù)時(shí)代下圖書館服務(wù)轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。通過應(yīng)用讀者閱讀數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，圖書館可以從讀者層面探尋隱藏的數(shù)據(jù)規(guī)律和關(guān)聯(lián)。有規(guī)律可循的用戶數(shù)據(jù)能為圖書館的精準(zhǔn)推薦服務(wù)奠定良好的基礎(chǔ)，有利于圖書館在大量的文獻(xiàn)數(shù)據(jù)中精準(zhǔn)檢索到讀者的目標(biāo)資源，從而實(shí)現(xiàn)減少資源獲取時(shí)間、簡化資源檢索途徑、優(yōu)化資源推薦效率、提高讀者滿意度的服務(wù)目標(biāo)。

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（編校：馬懷云）