基于社會網絡推薦技術的圖書個性化服務模式構建

中圖分類號：G250 文獻標識碼：A 文章編號:1003-1588(2025)08-0091-03

1背景

數字化時代，圖書館作為知識傳播和信息服務的重要場所，面臨服務模式創新的挑戰[1]。個性化服務能夠滿足用戶的多樣化、個性化信息需求，提升用戶體驗和滿意度。近年來，各種圖書資源呈現出快速增長趨勢，產生了信息過載的現象[2]，用戶在選擇圖書資源時面臨困難，如何提高圖書資源檢索與圖書推薦的效率和精準度，滿足讀者的個性化需求，開展智能化服務，已成為圖書館的研究課題。社會網絡推薦技術能夠有效挖掘用戶之間的隱性聯系，提高推薦系統的準確性和覆蓋率[3]

2 研究綜述

目前，傳統的搜索引擎通過獲取用戶的圖書需求，從數據資料庫中找到與用戶需求相匹配的圖書資源，并以某種方式推送給用戶，為他們提供圖書篩選服務[4]。以關鍵字所組成的查詢式搜索服務是一種簡單、有效的方式，黎邦群等探討了基于檢索行為的圖書推薦系統的設計方法，旨在通過數據挖掘技術分析用戶檢索行為，揭示圖書間的相關度或相似性，以提高圖書館的服務質量[5-7] 。

傳統的圖書推薦技術分為兩類[8]：基于內容的圖書推薦和協同過濾推薦。基于內容的圖書推薦指推薦系統根據用戶或物品需求，利用機器學習等方法，通過一定的算法研究獲取用戶感興趣的圖書數據，并做出推薦的一種圖書信息過濾技術。協同過濾推薦技術具有應用廣泛、效果顯著等特點，已成為推薦技術領域內最成功的方法之一，董坤等構建了基于協同過濾算法的高校圖書館個性化圖書推薦系統，通過引入讀者特征模型并優化算法，有效提升了圖書推薦的準確性和實用性[9-11]

推薦系統在信息過濾和個性化服務中扮演重要角色，但圖書館在實際部署時面臨諸多挑戰。這些挑戰主要涉及數據稀疏性[12]、新用戶和新圖書的冷啟動及推薦系統的可擴展性問題[13]。此外，傳統的推薦系統會忽略用戶之間存在的社會關系，但相關研究顯示用戶更喜歡朋友的推薦，基于社會網絡的推薦借助用戶之間存在的社會關系，能夠有效減少推薦的盲目性，提高推薦的精準度。社會網絡分析（SocialNetworkAnalysis，SNA）推薦是一種鏈接分析技術，專注于研究社會網絡中的數據，以揭示其結構和行為模式。研究表明，將SNA技術與推薦系統相結合，能形成一種基于社會網絡的推薦機制，這種機制能夠有效解決傳統個性化推薦系統存在的問題。

3基于社會網絡推薦技術的圖書個性化服務模式構建與流程

3.1社會網絡數據的特點與分析

社會網絡數據在現代推薦系統中越來越重要，具有多樣性、復雜性等特點，這些特點不僅使社會網絡數據的分析更具挑戰性，還為推薦系統提供豐富的信息源和強大的預測能力。社會關系數據是社會網絡數據的核心組成部分，記錄用戶之間的社會聯系，如好友關系、關注關系和粉絲關系等。這種數據不僅能揭示用戶之間的直接聯系，還能通過圖論的方法分析用戶之間的間接關系，形成一個復雜的社會網絡結構。通過分析用戶的社會網絡結構，推薦系統可識別出具有相似興趣和偏好的用戶群體，從而向自標用戶推薦他們可能感興趣的圖書。

互動數據是社會網絡數據的重要組成部分，是用戶在社會網絡中的行為記錄，包括點贊、評論、分享等。這些數據不僅能揭示用戶的興趣愛好，還能反映用戶的情感和態度。通過分析互動數據，推薦系統可深入了解用戶的偏好和興趣，從而生成更加個性化的推薦內容。通過分析用戶對推薦內容的反饋（如點贊、評論等），推薦系統可不斷優化其推薦算法，提高推薦效果。推薦系統通過在推薦結果中展示用戶好友對這些圖書的評價和反饋，可提高用戶對推薦內容的信任度和接受度。

3.2社會網絡數據的數據采集與預處理技術

在構建基于社會網絡推薦技術的圖書推薦系統中，數據采集與預處理技術是關鍵環節。社會網絡數據的采集主要依賴網絡爬蟲、API接口調用和數據日志分析等技術和方法。網絡爬蟲技術是通過模擬網頁請求，獲取網頁中的內容和數據。在設計“爬蟲”時，開發團隊需要考慮到自標網站的Robots協議及反爬策略，合理控制“爬蟲”的請求頻率，以避免對目標網站造成過大負擔或被封禁。API接口調用是通過社會媒體平臺提供的公開API接口，獲取用戶數據的一種高效方式。這種方式通常需要注冊開發者賬號并獲取相應的訪問令牌。數據日志分析是通過分析服務器端的日志文件收集用戶行為數據的一種方法，通常需要有權限訪問服務器的日志文件，并通過日志分析工具或腳本程序提取有價值的信息。

數據預處理是數據采集后的重要步驟，主要包括數據清洗和標準化。數據清洗的目的是去除重復數據、修正錯誤數據和填充缺失數據，以提高數據的質量和準確性，主要步驟包括去重、過濾和填充。數據標準化是將不同來源和不同尺度的數據轉換為統一的格式，以便于后續的分析和處理，對于圖書推薦系統尤為重要。通過標準化處理，推薦系統能公平對待每個評分。此外，對于圖書的特征描述，如頁數或出版年份，相關部門需要進行離散化處理，將連續的數值轉換為類別，以降低模型的復雜度并提高其可解釋性。

在基于社會網絡推薦技術的圖書推薦系統中，數據清洗和標準化是兩個關鍵步驟。相關部門通過處理數據集中的噪聲和不一致性，以及將數據轉換為適合算法處理的格式，為構建一個高效、準確的推薦系統奠定基礎，為后續的推薦算法和模型構建提供可靠的數據基礎，這些步驟不僅能提高數據質量，還能優化推薦算法的性能。

3.3特征提取與模型構建

在構建基于社會網絡推薦技術的圖書個性化服務模式中，特征提取與模型構建是實現個性化推薦的核心環節。

特征提取是從收集的社會網絡數據中提取有助于模型理解用戶偏好和圖書特性的信息。在社會網絡推薦技術中，特征提取就是社會關系網絡分析，通過分析用戶的社會網絡關系，提取用戶的興趣和偏好特征，總結社會網絡中包括社會關系數據、互動數據和內容傳播數據在內的特征數據。

模型構建是基于提取的特征構建推薦系統的核心算法。傳統的協同過濾模型在推薦系統中占重要地位，其核心思想是通過尋找用戶間的相似性或物品間的相似性進行推薦。在利用社交網絡數據時，傳統的協同過濾模型面臨數據稀疏性和冷啟動問題的挑戰。相關部門需要對傳統的協同過濾模型進行改進，以提高推薦精準度。

社交網絡數據既包括用戶的歷史行為記錄，也包括用戶之間的社交關系及用戶在社交網絡中的互動記錄。通過分析利用這些數據，相關部門可改進傳統的協同過濾模型。在改進協同過濾模型時，相關部門需要考慮如何更有效利用社交網絡數據。傳統的協同過濾模型主要包括基于用戶的協同過濾（UBCF）和基于物品的協同過濾（IBCF)。UBCF側重找出相似用戶群體并進行推薦，IBCF側重物品間的相似性，推薦與用戶已喜歡物品相似的其他物品。相關部門可結合社交網絡數據的特點，對UBCF和IBCF進行優化，構建基于社交網絡數據的協同過濾模型，提升用戶的閱讀體驗和滿意度。相關部門可使用基于圖書的協同過濾方法，構建用戶關系圖，并結合PageRank算法計算用戶的影響力，進而計算用戶之間的相似度；使用基于內容的協同過濾方法，分析用戶在社交網絡中的互動記錄，挖掘用戶的興趣點，并推薦與用戶興趣相關的物品

4基于社會網絡推薦技術的圖書個性化服務的實現與應用

4.1 精準化推介

精準化推介是個性化服務的核心環節，即根據用戶的具體需求調取館藏資源，并依托個性化服務系統進行有效推薦，以實現用戶需求與圖書資源的精準匹配。這一推介機制不僅能滿足用戶的顯性需求，還能深入挖掘用戶的潛在需求。圖書館可構建精準化的推介機制，利用智能化算法，識別用戶的興趣點和偏好，推薦個性化的圖書資源；根據用戶的實時反饋和行為模式，動態調整推薦策略，確保推薦內容的時效性。

4.2個性化檢索

個性化檢索在基于社會網絡推薦技術的圖書個性化服務模式中扮演重要角色。圖書館可通過深入分析用戶的歷史借閱記錄、查詢歷史及在線互動數據，將社會網絡數據與用戶需求結合起來，構建用戶興趣模型，提供精準的圖書推薦服務，滿足用戶的個性化需求。為提升檢索的準確性與效率，圖書館可采用多種優化策略，如：應用機器學習技術從大量數據中識別用戶的行為模式，利用多模態數據融合技術增強檢索結果的相關性，以及建立實時反饋機制動態調整和優化算法。

4.3用戶畫像的可視化呈現

用戶畫像的可視化呈現是圖書個性化服務模式中一個至關重要的環節，通過整合和分析用戶的行為數據、偏好和社交網絡信息，將這些復雜的數據轉化為易于理解和分析的圖形。這種呈現方式使圖書館能夠直觀識別用戶群體的特征和需求，設計科學的服務策略，開展多樣化的服務活動。此外，用戶畫像的可視化呈現使用戶能夠更清晰地認識到自身的閱讀習慣和偏好，進而做出更符合個人興趣的選擇。隨著大數據和可視化技術的發展，用戶畫像的可視化呈現將在優化圖書館資源管理、提升服務效率及實施有效的信息傳播策略方面發揮越來越重要的作用。

參考文獻：

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[12] 馬宏偉，張光衛，李鵬.協同過濾推薦算法綜述[J].小型微型計算機系統，2009(7)：1282-1288.

[13］孫冬婷，何濤，張福海.推薦系統中的冷啟動問題研究綜述[J].計算機與現代化，2012(5)：59-63.

（編校：孫新梅）