數(shù)字圖書館的分發(fā)模式研究

李云華　李新廣

[摘要]個性化推薦是解決數(shù)字圖書館資源“既多又少”矛盾的有效途徑，分發(fā)模式是個性化推薦研究的重要內容。本文系統(tǒng)研究了數(shù)字圖書館資源個性化推薦所涉及的各種分發(fā)模式，給出了分發(fā)模式的執(zhí)行流程和形式化定義，并提供相應實例。

[關鍵詞]數(shù)字圖書館；分發(fā)模式；個性化推薦；形式化定義

DOI：10 3969/j.issn 1008-0821.2015.06.011

[中圖分類號]G250.73 [文獻標識碼]A [文章編號]1008-0821（2015）06-0054-04

隨著數(shù)字圖書館館藏資源的急劇增加、人們生活節(jié)奏和知識更新速度的不斷加快，數(shù)字圖書資源“既多又少”的矛盾日益突出。如何從浩瀚的圖書資源中準確和及時地獲取用戶感興趣的內容，已成為大數(shù)據(jù)時代數(shù)字圖書館領域亟待解決的迫切課題?；跀?shù)據(jù)挖掘技術的數(shù)字圖書的個性化推薦是解決該問題的有效途徑。分發(fā)模式是個性化推薦研究的重要內容，合適的分發(fā)模式能夠針對特定用戶實現(xiàn)圖書資源的高效分發(fā)。根據(jù)用戶和系統(tǒng)互動角色的不同，數(shù)字圖書資源的分發(fā)可分為拉取模式和推送模式兩類：拉取模式是用戶提供檢索條件，系統(tǒng)被動返回檢索結果的分發(fā)模式；推送模式則根據(jù)用戶的需求特征，系統(tǒng)主動推薦滿足用戶需求的圖書資源。為了使計算機能夠準確理解分發(fā)模式的相關算法，進而實現(xiàn)圖書資源的高效分發(fā)，分發(fā)模式的形式化表達尤為重要。本文系統(tǒng)研究了數(shù)字圖書館資源個性化推薦所涉及的各種分發(fā)模式，設計了分發(fā)模式的執(zhí)行流程，并給予形式化定義。

1.拉取模式

拉取模式是用戶主動提供查詢條件，系統(tǒng)根據(jù)用戶給定的查詢條件，返回查詢結果的信息分發(fā)模式。標準檢索和智能檢索是拉取模式的兩種實現(xiàn)方式，其區(qū)別在于拉取過程中用戶的興趣偏好是否被考慮在內。

1.1標準檢索

標準檢索是一種傳統(tǒng)的檢索方式，是用戶通過數(shù)字圖書館的借閱端瀏覽器獲取圖書資源的常用方式。在標準檢索中，系統(tǒng)嚴格匹配用戶輸入的檢索條件，并返回符合檢索條件的圖書資源。其執(zhí)行流程如圖1所示，形式化定義如定義1。標準檢索的執(zhí)行流程為：①用戶通過人機交互界面輸入檢索條件；②Web服務器接收到檢索條件后，遍歷數(shù)據(jù)服務器中的圖書資源，根據(jù)檢索條件對資源進行過濾；③web服務器將檢索結果返回給用戶；④若有新資源入館，圖書館員通過管理端將新資源的信息入庫并予以維護。

由于標準檢索不考慮用戶的偏好特征，因而即便用戶需求有所差異，只要檢索條件相同，返回的結果就完全一致。估值函數(shù)μ（Bi）的值域為[0，1]，當目標資源Bi完全符合用戶的需求時，估值函數(shù)取值為1，完全不符合用戶需求時取值為0，否則根據(jù)符合程度的不同取值為介于0和1之間的某個值；T為估值函數(shù)的閾值；R（retr）為針對檢索條件retr和用戶需求特征的系統(tǒng)返回結果，它是由滿足條件retr且由估值函數(shù)μ（Bi）算得的效用度大于閾值T的B中的資源Bj（j=1，2，…，m）的集合；m為返回的結果集中的資源數(shù)量；e為不滿足條件retr的B中的資源的集合。

例如，假設數(shù)字圖書館中存在資源集合B={《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》，《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》，《GIS設計與實現(xiàn)》，《城市地理學》}，用戶的題名檢索條件為retr=“GIS”，則日中的前三項資源由于均包含了“GIS”關鍵詞，因而布爾函數(shù)h（Bi，retr）的取值均為true，最后一項資源則取值為false，相應地，經(jīng)過匹配函數(shù)h（Bk，retr）過濾的結果為R¹={《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》，《GIS設計與實現(xiàn)》，《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》}。若估值函數(shù)μ（Bi）相應的用戶模型為userPro={（人工免疫，0.5），（森林，0.8），（城市，0.2）}，估值函數(shù)的閾值為T=0.3，則由估值函數(shù)對R¹中的資源排序并去除效用度小于閾值T的資源，最終系統(tǒng)的返回結果為R（retr）={（《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》0.8），（《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》0.5）}。

2.推送模式

推送模式是根據(jù)用戶的需求特征，系統(tǒng)主動返回相關結果的信息分發(fā)模式，主要包括系統(tǒng)主動推薦、用戶訂閱推送或者兩種推送形式相結合等類型。在推送模式中，系統(tǒng)根據(jù)用戶的定制條件、訂閱內容，或者通過分析用戶的信息獲取歷史發(fā)掘其偏好特征，進而確定用戶感興趣的內容，并將其主動推送給用戶。推送模式能夠主動搜集用戶感興趣的信息并予以推薦，幫助用戶高效發(fā)掘潛在的有價值的信息。

2.1主動推薦

主動推薦不需要用戶輸入檢索條件，而是根據(jù)用戶偏好模型等用戶需求表達，估算目標圖書資源滿足用戶需求的程度，并將估算值大于所設閾值的資源主動推薦給用戶。其執(zhí)行流程如圖3所示，形式化定義如定義3。主動推薦的執(zhí)行流程為：①根據(jù)用戶的圖書資源獲取歷史，建立用戶偏好模型等用戶需求表達；②Web服務器動態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)服務器中的資源變更，若有新資源入庫，則啟動主動推薦機制；③Web服務器根據(jù)用戶的偏好特征計算資源的效用度，并根據(jù)效用度的大小對資源進行優(yōu)劣排序；④Web服務器將排序后的結果返回給用戶；⑤若有新資源入館，圖書館員通過管理端將新資源的信息入庫并予以維護。

定義3：設數(shù)字圖書館中的資源集合B={B1，B2，…，BN}，描述資源滿足用戶需求程度的估值函數(shù)為μ（Bi）估值函數(shù)由反映用戶需求特征的用戶偏好模型等決定，其值域為[0，1]，閾值為T），則滿足用戶需求的資源對象的集合為，該種資源的獲取方式即為數(shù)字圖書館資源的主動推薦。n為B中的資源數(shù)量；估值函數(shù)μ（Bi）的值域為[0，1]，當目標資源Bi完全符合用戶的需求時，估值函數(shù)取值為1，完全不符合用戶需求時取值為0，否則根據(jù)符合程度的不同取值為介于0和1之間的某個值；T為估值函數(shù)的閾值；R為針對用戶需求特征的系統(tǒng)推薦結果，它是由估值函數(shù)μ（Bi）算得的效用度值大于閾值T的B中的資源Bi（i=1，2，…，m）的集合；m為返回的結果集中的資源數(shù)量。endprint

例如，假設數(shù)字圖書館中存在資源集合B={《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》，《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》，《GIS設計與實現(xiàn)》，《城市地理學》}，若估值函數(shù)μ（Bi）相應的用戶偏好模型為userPro={（人工免疫，0.5），（森林，0.8），（城市，0.2）}，估值函數(shù)的閾值為T=0.3，則由估值函數(shù)對B的資源進行排序并去除小于閾值T的資源，系統(tǒng)推薦的資源為R={（《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》，0.8），（《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》，0.5）}?？梢姡鲃油扑]過程中，不需要用戶輸入檢索條件，系統(tǒng)直接根據(jù)先前建立的用戶偏好模型決定推薦的資源內容及推薦強度。

2.2訂閱推送

訂閱推送，或叫訂閱分發(fā)，它根據(jù)用戶事先訂制的條件和方式主動分發(fā)符合用戶要求的資源。與主動推薦不同的是，訂閱推送一般不具備強大的用戶偏好建模功能，不能進行用戶偏好特征的挖掘。一般而言，訂閱推送的功能較為單一，用戶的定制條件較為簡單和機械。其執(zhí)行流程如圖4所示，形式化定義如定義4。訂閱推送的執(zhí)行流程為：①用戶定制訂閱推送的條件；②Web服務器動態(tài)監(jiān)控數(shù)據(jù)服務器中的圖書資源變更，若有新資源入庫，則啟動訂閱推送機制；③Web服務器根據(jù)用戶的訂閱推送條件過濾圖書資源；④Web服務器將符合用戶訂閱條件的結果返回給用戶；⑤若有新資源入館，圖書館員通過管理端將新資源的信息入庫并予以維護。

例如，假設數(shù)字圖書館中存在資源集合B={《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》，《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》，《GIS設計與實現(xiàn)》，《城市地理學》}，其中，《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》為期刊，其余均為圖書。用戶的訂閱條件為retr=“type”=‘圖書&title llke，%GIS%”，則《地理信息系統(tǒng)（GIS）與森林資源管理》和《城市地理學》由于分別不屬于圖書和不包含“GIS”關鍵詞而被濾去，從而系統(tǒng)的推送結果R（subs）={《人工免疫系統(tǒng)與GIS空間分析應用》，《GIS設計與實現(xiàn)》}。

3.結束語

本文系統(tǒng)分析數(shù)字圖書館資源個性化推薦所涉及的各種分發(fā)模式，設計標準檢索、智能檢索、主動推薦、訂閱推送等分發(fā)模式的執(zhí)行流程，并給予形式化定義。鑒于分發(fā)模式在數(shù)字圖書資源個性化推薦過程中的重要性，本文的研究具有一定的理論和現(xiàn)實意義。同時，本文數(shù)字圖書館資源分發(fā)模式的形式化定義方法，對其他領域的信息分發(fā)研究與實踐，也具有通用意義。

（本文責任編輯：郭沫含）endprint