基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)字圖書館情景化推薦模型研究

文/中國空空導(dǎo)彈研究院 李博

一、多源數(shù)據(jù)融合的理論基礎(chǔ)

（一）多源數(shù)據(jù)融合的內(nèi)涵。多源數(shù)據(jù)融合（Multisource data fusion）是指利用不同的算法工具及數(shù)據(jù)技術(shù)在有效搜集、整理、調(diào)查、分析相關(guān)數(shù)據(jù)類型、結(jié)構(gòu)、價(jià)值的基礎(chǔ)上，使多種來源的數(shù)據(jù)融合在一起，對(duì)多種類型數(shù)據(jù)進(jìn)行科學(xué)客觀的評(píng)價(jià)與分析，最終獲取高價(jià)值的信息資源。多源數(shù)據(jù)融合的目的是將不同種類、不同結(jié)構(gòu)、不同內(nèi)容的數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合優(yōu)化處理，汲取不同來源數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)功能，從價(jià)值稀疏的海量數(shù)據(jù)中提取出具有統(tǒng)一結(jié)構(gòu)特征，比單一數(shù)據(jù)更可靠、更有價(jià)值、更科學(xué)的數(shù)據(jù)，滿足決策管理需要，使面向用戶的數(shù)據(jù)服務(wù)更具科學(xué)性。

“客至汲泉烹茶，撫琴聽者知音。”大智于心，這是你最渴望達(dá)到的境界。僅半抹漣漪，便蕩漾了千載青花疊韻的細(xì)膩流年。青山如黛，云清風(fēng)白，你曾渴望在“清溪淺水行舟，微雨竹窗夜話”；黃昏輕燕，緲落如煙，你曾渴望在“柳蔭堤畔閑行，花塢樽前微笑”；竹林輕蟬，一紙折扇，你曾渴望在“月下東鄰吹簫”“乞得名花盛開”。我曾聽你說，也許只有像蘇子這樣，才可以在生命高峰享受盛名，在人生低谷忍受孤寂。

（二）多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)與多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)。結(jié)合目前學(xué)者的研究來看，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)是一種針對(duì)多種來源數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析、計(jì)算、挖掘及管理的數(shù)據(jù)處理技術(shù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)資源的全面挖掘、分析、整合使數(shù)據(jù)成為互相聯(lián)系的有機(jī)整體，便于信息分析人員對(duì)數(shù)據(jù)全面掌握。基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)產(chǎn)生的多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)在信息情報(bào)機(jī)構(gòu)廣泛應(yīng)用，該系統(tǒng)由兩部分組成，分別為數(shù)據(jù)分布式處理模塊和數(shù)據(jù)識(shí)別模塊。數(shù)據(jù)分布式處理模塊的功能針對(duì)多種結(jié)構(gòu)及類型數(shù)據(jù)進(jìn)行分布式處理及融合重構(gòu)，使用算法工具對(duì)多元數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘，生產(chǎn)出客觀準(zhǔn)確、科學(xué)有效，滿足決策服務(wù)需求的高價(jià)值的信息數(shù)據(jù)。

（三）多源數(shù)據(jù)融合的實(shí)踐意義。多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)體現(xiàn)了人們多渠道獲取數(shù)據(jù)、多元化使用的需求，是信息技術(shù)發(fā)展的實(shí)踐的成果。圖書情報(bào)部門經(jīng)過不斷探索與有益嘗試，證明了多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)的可靠性和優(yōu)勢(shì)功能，也彰顯出多源數(shù)據(jù)融合作為新技術(shù)的應(yīng)用價(jià)值。這種數(shù)據(jù)融合技術(shù)與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)使用方式有著本質(zhì)的不同，借助數(shù)據(jù)分布式處理系統(tǒng)、數(shù)據(jù)識(shí)別系統(tǒng)能精準(zhǔn)識(shí)別多種數(shù)據(jù)源，并針對(duì)不同數(shù)據(jù)源數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)、類型分析、評(píng)價(jià)，進(jìn)行數(shù)據(jù)融合。在社會(huì)實(shí)踐中，多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)能幫助人們挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的變化規(guī)律，掌握數(shù)據(jù)的內(nèi)部關(guān)聯(lián)。

二、基于多源數(shù)據(jù)融合的數(shù)字圖書館情景化推薦模型構(gòu)建

目前，數(shù)字圖書館情景化推薦系統(tǒng)大多是基于用戶整體情景感知開展的信息推薦活動(dòng)，忽視了對(duì)用戶個(gè)性化情景的分析。由此，數(shù)字圖書館情景化推薦應(yīng)在深入分析用戶個(gè)性化情景的基礎(chǔ)上構(gòu)建情景推薦模型。

（一）個(gè)性化情景分析模塊。該模塊主要功能是從用戶全部情景信息中，找到對(duì)用戶數(shù)字閱讀影響最大的情景要素，即對(duì)用戶的個(gè)性化情景進(jìn)行針對(duì)性分析，找到用戶當(dāng)前情景的需求點(diǎn)，并對(duì)用戶的個(gè)性化情景信息進(jìn)行總結(jié)，精準(zhǔn)判定用戶的興趣偏好。對(duì)用戶當(dāng)前情景的感知可使用數(shù)字圖書館系統(tǒng)內(nèi)部的傳感器、RFID技術(shù)實(shí)現(xiàn)。多源數(shù)據(jù)融合系統(tǒng)對(duì)獲取的用戶信息多角度進(jìn)行融合，并使用數(shù)據(jù)庫對(duì)用戶使用系統(tǒng)的日志記錄存儲(chǔ)，對(duì)用戶行為數(shù)據(jù)及情景信息做出評(píng)價(jià)，數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)首先從用戶、數(shù)字信息、情景信息各個(gè)角度找到信息共性，再結(jié)合存儲(chǔ)的用戶情景數(shù)據(jù)組成多維情景歷史評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)鏈實(shí)現(xiàn)對(duì)用戶需求的精準(zhǔn)感知與分析，多個(gè)角度判定用戶行為偏好和閱讀習(xí)慣。該模塊是數(shù)字圖書館情景化推薦模型用戶情景感知與需求分析的基礎(chǔ)，也是多源數(shù)據(jù)融合的重要數(shù)據(jù)來源，是數(shù)字圖書館情景化推薦模型建立的依據(jù)。

（二）多源數(shù)據(jù)融合推薦模塊。多源數(shù)據(jù)推薦模塊是數(shù)字圖書館情景化推薦模型最重要的組成部分。該模塊首先針對(duì)用戶使用數(shù)字圖書館的情景精準(zhǔn)感知，從多種情景信息中分析出用戶的個(gè)性化情景，得到基于用戶個(gè)性化情景的多源數(shù)據(jù)，然后使用算法工具對(duì)用戶的個(gè)性化需求精準(zhǔn)分析，圍繞用戶的情景需求進(jìn)行多源數(shù)據(jù)推送，這些多源數(shù)據(jù)有基于用戶個(gè)性化情景的時(shí)間信息、位置信息、環(huán)境信息，也有根據(jù)用戶情景為用戶推薦的信息，包括數(shù)字圖書館的日志記錄、高頻詞匯信息，也有最新的數(shù)據(jù)資源信息等，最大程度上滿足用戶的個(gè)性化需求，實(shí)現(xiàn)多源數(shù)據(jù)融合推薦。

內(nèi)江高鐵站前綜合配套項(xiàng)目基坑支護(hù)工程施工圖設(shè)計(jì)方案……………………………………………………… 高余波（9-32）

（三）用戶與多源數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)交互模塊。用戶與多源數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)交互模塊是數(shù)字圖書館情景化推薦模型不可缺少的一部分。數(shù)字圖書館用戶是多元數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)的服務(wù)對(duì)象，用戶在使用數(shù)字圖書館過程中向多元數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)發(fā)出指令，系統(tǒng)根據(jù)用戶的情景信息向用戶精準(zhǔn)推送多源數(shù)據(jù)，用戶當(dāng)前接受服務(wù)情節(jié)與用戶對(duì)系統(tǒng)推薦結(jié)果的評(píng)分及時(shí)上傳到多源數(shù)據(jù)倉儲(chǔ)中，實(shí)現(xiàn)數(shù)字圖書館用戶服務(wù)情景與評(píng)分的動(dòng)態(tài)更新。用戶與多源數(shù)據(jù)推薦系統(tǒng)交互模塊的功能設(shè)置，助力數(shù)字圖書館實(shí)時(shí)把握用戶動(dòng)態(tài)，精準(zhǔn)分析用戶需求，時(shí)刻檢驗(yàn)系統(tǒng)服務(wù)評(píng)價(jià)結(jié)果。

收集到的臨床資料可能是零碎的、片面的、混亂的、有矛盾的甚至是錯(cuò)誤的，必須經(jīng)過分析、處理和判斷才能使之完整化、真實(shí)化、系統(tǒng)化，才能用于臨床[7]。例如一位老年患者到口腔科門診，主訴“牙痛”。口腔科醫(yī)生做了詳細(xì)的口腔檢查，沒有發(fā)現(xiàn)異常，就診斷“神經(jīng)痛”。該患者到另外一個(gè)醫(yī)院口腔科門診，醫(yī)生發(fā)現(xiàn)患者不是牙痛，疼痛部位在顳頜關(guān)節(jié)處，每當(dāng)咬合時(shí)發(fā)生，而且咬合時(shí)可以聽到聲響。遂診斷“顳頜關(guān)節(jié)炎”。

三、結(jié)語

基于多源數(shù)據(jù)融合對(duì)數(shù)字圖書館情景化推薦模型展開研究，有助于改變數(shù)字圖書館針對(duì)用戶整體情景分析的弊端，從多元情景中確定用戶的個(gè)性化情景，基于多源數(shù)據(jù)融合技術(shù)對(duì)用戶情景信息進(jìn)行分析，精準(zhǔn)定位用戶需求，基于用戶情景使用算法工具為用戶推薦多源融合數(shù)據(jù)，促進(jìn)用戶對(duì)情景化推薦模型的實(shí)時(shí)評(píng)價(jià)，注重動(dòng)態(tài)反饋，實(shí)時(shí)把握用戶動(dòng)態(tài)及情景。