貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型檢索技術(shù)在圖書館信息服務(wù)中的應(yīng)用分析

黃海云 程建華

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型檢索技術(shù)在圖書館信息服務(wù)中的應(yīng)用分析

黃海云 程建華

數(shù)字化技術(shù)廣泛應(yīng)用于高校圖書館，提高了圖書檢索的效率。本文主要是對(duì)現(xiàn)代圖書觀眾使用的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型做出了分析，包括它的發(fā)展歷史、工作原理、計(jì)算方法以及在圖書館信息服務(wù)中的具體應(yīng)用。對(duì)圖書館的信息檢索以及促進(jìn)該技術(shù)的推廣具有參考意義。

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型 檢索技術(shù) 圖書館 信息服務(wù)

伴隨著科學(xué)技術(shù)的不斷發(fā)展以及數(shù)字化技術(shù)的不斷進(jìn)步，使分散的科技不斷運(yùn)用到圖書的檢索中去，而且還大量采用了數(shù)字化技術(shù)、儲(chǔ)存和壓縮技術(shù)把圖書科學(xué)合理地轉(zhuǎn)化為數(shù)字信息，這樣方便了人機(jī)交流以及信息訪問(wèn)，提高了為師生服務(wù)的水平以及服務(wù)質(zhì)量，更加方便快捷。其中50年代形成的貝葉斯科技的運(yùn)用就是促進(jìn)圖書館技術(shù)不斷更新的一大動(dòng)力。

一、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型檢索技術(shù)簡(jiǎn)介

關(guān)于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，很多其他領(lǐng)域的人士并不是很熟悉，這種技術(shù)有被廣泛地稱為信度網(wǎng)絡(luò)。它是一種基于概率推理的數(shù)學(xué)模型，因其帶有概率注釋的有形無(wú)環(huán)圖，因此它又被稱之為圖形化網(wǎng)絡(luò)。它的工作原理主要是利用貝葉斯公式或者定理來(lái)對(duì)變量之間的相互分布以及和概率關(guān)系進(jìn)行不確定性變量的推理，這種推理可以完成語(yǔ)義概念的查詢，對(duì)于解決設(shè)備的不確定性和關(guān)聯(lián)性引起的故障具有顯著的作用，因此在圖書館中被廣泛利用。

二、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型檢索技術(shù)形成的歷史背景

計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷進(jìn)步使我國(guó)在數(shù)據(jù)處理以及互聯(lián)網(wǎng)等方面取得了極大的進(jìn)步，可以實(shí)現(xiàn)信息的廣泛傳播、縮短傳播所需要的時(shí)間。但是在具體的應(yīng)用中仍然需要一種先進(jìn)的技術(shù)出現(xiàn)來(lái)彌補(bǔ)重復(fù)信息或者查詢?cè)~不準(zhǔn)確導(dǎo)致的查詢信息不精確的現(xiàn)狀。在后來(lái)的不斷探索中人們開(kāi)始向概率模型的信息檢索中不斷拓展，貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型信息技術(shù)探索就是概率模型信息檢索的一個(gè)較好的技術(shù)，它有效解決了檢索中的不確定性，保障了信息的準(zhǔn)確性[1]。并且近年來(lái)人們對(duì)貝葉斯技術(shù)不斷拓展，探索一種從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)并生成貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的方法，這種方法可以建立科學(xué)的模型，對(duì)復(fù)雜的信息進(jìn)行準(zhǔn)確的歸類，為檢索速度的提高提供了技術(shù)保障。

三、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型信息檢索技術(shù)的計(jì)算

（一）術(shù)語(yǔ)間的條件概率

運(yùn)用關(guān)聯(lián)的方法來(lái)對(duì)屬于之間的語(yǔ)義進(jìn)行概念語(yǔ)義的挖掘，形成聯(lián)合條件概率，一般上下文中存在上下位關(guān)系的術(shù)語(yǔ)就被稱之為相關(guān)術(shù)語(yǔ)。在具體的計(jì)算過(guò)程中要根據(jù)第一層節(jié)點(diǎn)的數(shù)目，建立第一層節(jié)點(diǎn)與第二層節(jié)點(diǎn)之間的聯(lián)合條件概率。之后在利用屬于之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則方法來(lái)計(jì)算聯(lián)合條件概率，根據(jù)用戶的需求進(jìn)行查詢，得到術(shù)語(yǔ)的側(cè)重點(diǎn)。其次也可以利用術(shù)語(yǔ)的權(quán)重計(jì)算出最大值。還可以利用術(shù)語(yǔ)的權(quán)重項(xiàng)計(jì)算出平均值，如果計(jì)算所得到的存儲(chǔ)量過(guò)大，就可以利用約束項(xiàng)目的方法來(lái)減少存儲(chǔ)量，這樣不僅有利于減少不相關(guān)內(nèi)容，而且也是提高檢索效率和精確度的一個(gè)有效方法。

（二）通過(guò)同義詞典計(jì)算術(shù)語(yǔ)權(quán)重

利用同義詞典對(duì)術(shù)語(yǔ)之間的相互關(guān)系進(jìn)行挖掘，可以對(duì)用戶的查詢用途很好的把握，計(jì)算過(guò)術(shù)語(yǔ)之間的條件概率之后，通過(guò)同義詞典的方法對(duì)術(shù)語(yǔ)權(quán)重合理更新，反復(fù)計(jì)算，當(dāng)所有的術(shù)語(yǔ)權(quán)重都通過(guò)同義詞典就可以暫停計(jì)算，這是一種有效地術(shù)語(yǔ)計(jì)算方法。

（三）用戶查詢與文檔間相似度計(jì)算

術(shù)語(yǔ)間的條件概率計(jì)算和貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的結(jié)合，能求出所有術(shù)語(yǔ)的權(quán)重這樣可以在用戶查詢之后，把用戶查詢用擴(kuò)展后的術(shù)語(yǔ)特征向量來(lái)進(jìn)行表示，就是說(shuō)把特征向量值作為術(shù)語(yǔ)在文檔中的權(quán)重，這樣用戶查詢的要求會(huì)與文檔更加接近，符合需要。

四、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型檢索技術(shù)在數(shù)字圖書館信息服務(wù)中的應(yīng)用

圖書館作為學(xué)校里面重要的資源獲取地，其中包含眾多的基礎(chǔ)信息資源，對(duì)高校圖書館進(jìn)行建設(shè)是為了充分利用資源，實(shí)現(xiàn)資源的最大開(kāi)發(fā)和利用，實(shí)現(xiàn)學(xué)生和教師的信息快速獲取與檢索服務(wù)，還可以根據(jù)實(shí)際情況提供個(gè)性化服務(wù)。其中在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的利用基礎(chǔ)之上，研究出了用戶興趣聯(lián)合推送的服務(wù)，這項(xiàng)服務(wù)的推出是高校圖書館網(wǎng)站個(gè)性化信息服務(wù)的重要組成部分，它的實(shí)現(xiàn)需要建立用戶聯(lián)合推送系統(tǒng)來(lái)實(shí)現(xiàn)。采用多個(gè)特征向量來(lái)建立用戶興趣模型，對(duì)用戶的不同興趣科學(xué)合理的分類，在建立模型之后根據(jù)用戶之間的興趣度，這種對(duì)模型的有效利用是保障用戶信息高質(zhì)量的體現(xiàn)。這樣就可以向用戶展示自身的興趣度，智能化的適應(yīng)不同用戶的興趣變化，適應(yīng)用戶的興趣變化。貝葉斯的網(wǎng)絡(luò)模型的興趣建立，對(duì)不同用戶之間的興趣進(jìn)行了分類，根據(jù)用戶的興趣愛(ài)好進(jìn)行智能化地推送，這樣就可以為用戶提供更加智能化的信息，這樣對(duì)于高校數(shù)字圖書館的建設(shè)具有良好的推動(dòng)作用。

五、結(jié)語(yǔ)

貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型作為一種新的檢索方式，對(duì)原有的圖書館檢索方法進(jìn)行了改進(jìn)。但是，如何從全文中挖掘相關(guān)的術(shù)語(yǔ)，科學(xué)準(zhǔn)確地確定術(shù)語(yǔ)之間的相關(guān)值，并且進(jìn)一步對(duì)檢索的效果進(jìn)行精確，是需要不斷深入研究的問(wèn)題。因此要借助現(xiàn)代快速發(fā)展的科技，更好的發(fā)揮出貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型的利用前景，推動(dòng)數(shù)字化圖書館的建設(shè)。

[1]徐磊．基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的突發(fā)事件應(yīng)急決策信息分析方法研究[J]．計(jì)算機(jī)科學(xué),2013(07)．

（作者單位：河北科技大學(xué)圖書館）

本文系河北省教育廳課題“貝葉斯網(wǎng)絡(luò)在圖書購(gòu)買和借閱管理中的應(yīng)用”（項(xiàng)目編號(hào)：sz16180）階段性研究成果。