高校圖書館主動式個性化書籍推薦系統設計

孫健波 （連云港師范高等專科學校圖書館，江蘇 連云港222006）

隨著Internet網絡資源的日益豐富，傳統高校圖書館逐漸向數字化、信息化和網絡化圖書館轉變，越來越多的WEB2．0技術如微博、RSS、WIKI等開始應用到圖書館服務中［1］。圖書館的服務以用戶為中心進行職能轉變，具體體現在快速閱讀檢索服務、高效率個性化智能化推薦服務、需求驅動館藏構建等方面，如何幫助用戶從海量數據中快速檢索出有價值的信息并主動給出相應的智能化推薦方案已成為重要研究內容。為此，筆者對高校圖書館主動式個性化書籍推薦系統進行了設計。

1 系統架構和功能

根據目前流行的網頁開發技術，采用B／S結構設計高校主動式個性化書籍推薦系統［2］。該系統的需求驅動邏輯功能可以分為5個部分，即用戶管理功能、推薦功能、咨詢功能、資源檢索功能和評價功能 （見圖1）。

圖1 系統功能圖

1．1 用戶管理功能

用戶管理功能是指提供針對用戶個性化信息需求服務以及面向用戶提供友好圖形使用和信息輸入檢索界面，具體包括用戶注冊、用戶登錄和用戶信息管理 （包括用戶基本信息顯示、用戶信息修改、用戶研究方向和用戶收藏夾等）。

1．2 推薦功能

推薦功能是指采用協同過濾推薦算法構建推薦列表并輸出推薦信息，包括用戶研究方向、推薦資源管理、推薦結果顯示模塊、電子郵件推薦和頁面定制等功能，由此用戶可進行預約、續借等操作。

1．3 咨詢功能

咨詢功能是指提供在線、實時用戶咨詢服務。用戶可以隨時隨地通過互聯網絡接入系統，通過咨詢功能進行圖書資源相關咨詢，也可以通過E－mail將咨詢情況發送至用戶的注冊電子信箱，以便用戶查閱和瀏覽。

1．4 資源檢索功能

資源檢索功能包括書目檢索、分類瀏覽和期刊導航等。書目檢索是指對書目、主題、作者、出版時間等查詢字段進行模糊查詢，分類瀏覽是指按科研領域類別分類實現圖書資源查詢，而期刊導航可以為讀者提供相應期刊信息。

1．5 評價功能

用戶通過登錄后可進行顯示或隱式評分，而系統通過協同過濾推薦算法產生書籍推薦清單并通過E－mail發送到用戶郵箱，便于用戶瀏覽 （見圖2）。

圖2 評價流程

2 系統關鍵功能設計

2．1 書籍推薦功能

系統利用用戶注冊信息、用戶研究方向、用戶收藏夾對用戶進行建模，通過Slope One協同過濾推薦算法［3］產生推薦圖書資源列表并向用戶推薦相應書籍，如圖書A是否適合推薦給用戶α，系統先計算圖書A和圖書B之間的平均評分差值X，再通過用戶α對圖書B的打分計算相應的推薦值，最后利用推薦值的高低來選擇要推薦的圖書。

圖書的Slope One推薦算法如下［4］：

DiffStorage diffStorage＝new MemoryDiffStorage（model，Weighting．UNWEIGHTED，false，

Long．MAX＿VALUE））； ／／計算線性關系模型

DiffStorage diffStorage＝ new MySQLJDBCDiffStorage （model）；

Recommender recommender＝new SlopeOneRecommender（model，Weighting．WEIGHTED，

Weighting．WEIGHTED，diffStorage）； ／／數據庫產生推薦列表項

推薦圖書部分JSP頁面顯示代碼如下：

List＜String＞books＝new Array List＜String＞ （）； ／／加載推薦圖書列表項

books．add （id）；

books．add （bookname）；

books．add （isRem）；

books．add （detail）；

for（Iterator＜String＞iter＝books．iterator（）；iter．has Next（）；）｛ ／／迭代循環顯示圖書列表

String ［］book＝iter．next（）；

rembookslistshow （book）；

｝

2．2 書目檢索功能

系統在提供書目檢索功能時，用戶通過輸入檢索字段選擇相關選項并填寫檢索關鍵字來進行檢索。同時，系統支持多條件檢索功能，可使用AND和OR等邏輯關系組配查詢表達式。

書目檢索功能部分代碼如下：

String bookname＝request．getParameter（“txtserach”）；

rs＝sql．executeQuery（“select＊from books where”＋pm1＋like’“＋’%’＋key1＋’%’＋ “’”；）； ／／模糊查詢

3 結 語

由于傳統高校圖書館沒有對用戶信息沒有進行科學分析和歸納總結，因而其便利性和實效性比較差。針對上述狀況，根據用戶的興趣特點、專業特長、借閱主題領域和借閱瀏覽行為等設計了高校圖書館主動式個性化書籍推薦系統。實際應用表明，該系統能夠準確定位用戶的閱讀興趣領域，有效減少用戶查詢和檢索信息的時間，因而能更好地為用戶提供主動式個性化服務。

［1］單蓉 ．個性化系統中一種新的用戶興趣模型的建立 ［J］．科學技術與工程，2009，9（5）：1671－1675．

［2］劉魯，任曉麗 ．推薦系統研究進展及展望 ［J］．信息系統學報，2008，2 （1）：82－90．

［3］黃希全 ．數字圖書館推薦系統中用戶偏好的建模方法 ［J］．情報雜志，2006（1）：28－30．

［4］林霜梅，汪更生，陳弈秋 ．個性化推薦系統中的用戶建模及特征選擇 ［J］．計算機工程，2007（17）：196－198．