復雜網絡社團結構下高校圖書館的個性化推送服務

摘要：隨著對復雜網絡研究的日益深入，推動了高校圖書館個性化推送服務的發展，提高了個性化服務水平，對復雜網絡社團結構下高校圖書館的個性化推送服務進行研究有利于提升高校圖書館的服務質量。

關鍵詞：復雜網絡；社團結構；高校圖書館；個性化推送

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號：1673-9795（2013）06（b）-0000-00

1前言

隨著信息技術的發展，可以為人們提供信息的途徑越來越廣泛，受信息技術的影響，圖書館在為用戶服務的時候也應該注意類型與方式的多樣化發展。學生與老師來到圖書館不只是借閱與歸還圖書這么簡單，更為了獲取知識，開拓視野。高校的重點工作就是進行科研與教學，教師需要及時了解相關領域的熱點，不同專業、不同領域的教師對信息的需求各不相同，所以就更需要為用戶提供有針對性的個性化推送服務。高校圖書館應該及時轉變服務理念，改進服務方式，變被動服務為主動服務，滿足用戶的個性化需求。

2復雜網絡及復雜網絡社團結構

所謂復雜網絡指的是大量真實復雜的個體依據個體間的相互關系組成的網絡，是由大量節點和連接節點的邊組成的復雜網絡。它的規模比隨機網絡與規則網絡復雜的多，具有無標度特性、小世界特性和社團性特性三方面的特征。所謂復雜網絡的社團結構指的是大多數網絡中的網邊是呈不均勻分布的，有些屬于一個集合的節點聯系比較緊密二不屬于同一集合的兩個節點之間的聯系就不是很密切。如此的分布不均勻的特許反應出了了復雜網絡之間的特殊結構，這種結構就是社團結構。在復雜的網絡中，尋找網絡中隱含的社團結構，分析這些網絡的拓撲結構即可以掌握網絡的成長與變化規律。對深入研究網絡的局部特征與整體特征都有非常重要的意義。

3高校圖書館個性化推送服務理論

個性化推送服務指的是能夠根據用戶的需求與愛好，自動搜索用戶感興趣的信息，并能通過最直觀的方式將信息呈現給用戶。一方面用戶可以主動提出要求，系統根據用戶的需求進行整理，為用戶提供最有效的信息；另一方面系統可以根據用戶的喜好與歷史瀏覽記錄等為用戶提供最優質化的推送。個性化推送開始是用于互聯網領域的，根據用戶的訪問習慣與歷史記錄主動為用戶提供感興趣的信息。隨著個性化服務的發展，高校圖書館可以更好的利用互聯網上的經驗為用戶提供服務。個性化推送服務在圖書館中主要是通過Web站點與推送技術的結合，為學生和老師提供個性化服務。當用戶登錄web后，可以根據自己的喜好進行資源的選擇，當用戶在進行資源選擇時，采集中心便會將用戶的喜好記錄下來，通過處理中心將數據輸送到用戶的需求數據庫存儲，接著利用信息資源數據庫在為用戶可能感興趣的信息進行匹配，最后通過推送中心將具體的信息推送給用戶，這樣就標準者一個個性化推送服務的完成。此外信息反饋法、問卷調查法和文獻調查法也是實現個性化推送服務的有效方式。

4高校圖書館個性化推送服務應遵循的原則

個性化原則。在進行高校圖書館個性化推送服務時需要根據不同用戶對信息的不同需求進行推送，根據用戶的實際情況，綜合考慮多方面的因素，取用戶之所需，為用戶量身定做信息推送資源，為用戶提供最具特色的個性化信息服務。此外，當學生和老師來到圖書館時，我們不僅僅要為他們提供信息與資源服務，更要讓用戶有溫馨的感覺。通過網絡這個大環境，為用戶提供一對一式的服務，不僅滿足了用戶的個性化信息需求，同時還讓用戶享受到了更加貼心的服務。

時效性原則。信息的時效性是這個信息大爆炸時代最重要的原則。一個信息再前一秒鐘是熱點在下一秒鐘就可能被遺棄，這就是講的信息的時效性。信息的價值與提供信息的時效性密切相關，如果信息的提供不在一個有效的范圍內，那即使他的信息量再大也是無效的信息。高校圖書館的信息推送更應該注意信息的時效性，在最短的時間內為用戶提供最準確、最全面、用戶最感興趣的信息。

主動性原則。所謂主動性原則就是說圖書館在為用戶提供信息的時候，要便被動為主動，不要等著用戶去找信息而是用戶在尋找信息前，我們就為他們做好準備，當用戶登入界面時，就將信息呈現給用戶，用戶只要根據自己的需求選擇信息就行。如此用戶在享受主動服務的同時節約了查找信息的時間。

專業性原則。因為服務對象的不同，所以就對推送的專業性提出了要求，這就要求我們為用戶提供更專業更科學的服務。高校服務的對象是學生與老師，圖書館在進行信息推送的時候更應該遵循專業性，需要根據學校的專業設置和學科內容以及學生的專業背景，有效的組織資源，為學生和老師提供專業化的推送。

5基于復雜網絡社團結構的個性化推送服務

數據預處理。因為不同的讀者對圖書的喜好不同，根據讀者的興趣將讀者劃分為不同的社團，然后有針對性地為讀者提供個性化的推送服務。根據復雜網絡的思想將讀者看成是這個網絡中的節點，網絡中有多少個節點就說明有多少讀者參與借書。如果兩個讀者接的是同一本書，就表面他們兩個之間存在一定的關系，如果兩個人沒有借閱過任何一本同樣的書那就表示他們之間不存在關系。最后我們利用excel 的排序功能很快就能帥選出讀者的借閱記錄，如此便會形成一個借閱矩陣。

具有GN算法的社團結構劃分。利用復雜網絡的社團結構GN算法對所建立的網絡進行社團劃分，每個網絡中的節點代表不同的讀者，然后再根據基于模糊評判的余弦相似度準則，推算社團成員之間相關興趣度的大小，如此便會形成一個圖書借閱關系網，網絡中節點的度依據無標度的性質分布，社團內讀者得聯系相對緊密二不同社團的讀者的聯系則比較稀疏，如此便可以根據興趣度的大小通過客戶端瀏覽器有針對性的為讀者提供服務。

基于Newman快速算法的社團結構劃分。GN算法雖然能夠維持網絡的原狀，這種算法的準確度比較高，所以比較容易實現，但GN算法也有一定的缺點，那就是算法比較復雜，社團劃分進行到哪一步在哪一步停止，NG算法也不清楚，此外如果有些比較大的社團會導致社團劃分不徹底。如此便可以用Newman快速算法。Newman 快速算法是一種凝聚算法，可以大規模的處理成千上萬個網絡節點而且劃分網絡的世界比較短，算法的復雜度也比較少，可以充分計算與分析讀者的興趣度，為讀者提供個性化的新書推送服務。

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