高職院校圖書館個性化信息服務系統模型設計與實現

馬寅

摘 要： 為提升高職院校圖書館信息系統的個性化服務水平，優化知識管理，在傳統OPAC平臺基礎上增加了讀者興趣模塊和信息過濾模塊，搭建圖書館個性化信息服務系統架構。依托分布式人工智能領域的Agent技術，在多智能Agent協同工作下，采用基于內容的過濾方式及智能Agent的學習、更新功能，從用戶操作記錄中提取特征信息，構建不同的興趣模型。根據讀者興趣差異，與傳統文檔檢索結果相匹配，有效過濾出讀者需求信息，減少讀者尋找需求信息的時間，提高讀者檢索效率，實現相似用戶的信息推送，實現“信息找人”。

關鍵詞： 個性化信息服務； Agent； 圖書館

中圖分類號： TP 30 文獻標志碼： A 文章編號： 1671-2153（2015）02-0103-04

0 引 言

20世紀，計算機技術、通信技術、網絡技術快速發展，隨之產生的“信息爆炸”導致的一系列“信息過載”和“信息迷失”等問題，各國情報信息服務領域展開如火如荼的“個性化信息服務”的研究。根據用戶的專業學科、興趣習慣等特征，開展個人信息定制、信息推送服務，讓用戶快速、準確地找到所需信息，為用戶提供個性化信息服務，實現“信息找人”。

美國康奈爾大學1999年投入使用MyLibrary @ cornell系統，可以說是現今數字圖書館個性化信息服務的原型。我國在數字圖書館方面的研究起步相對較晚， 1996年在北京召開的第62屆國際圖聯（IFLA）大會，提出了數字圖書館概念并導致大規模的研發工作接踵而至。1999年“中國數字圖書館示范系統”項目提出了個性化服務問題。2000年社科基金資助的“基于Web數字圖書館定制服務系統”項目開始研究、開發圖書館個性化信息定制系統。

1 Agent圖書館個性化信息服務系統模型

基于智能Agent的Web挖掘技術是圖書館個性化信息服務中常用的一種有效途徑。結合用戶的實際信息應用環境，挖掘用戶的興趣信息，建立用戶的興趣模型，利用圖書館信息服務模型能夠幫助用戶檢索目標資源，推送用戶感興趣的圖書信息。圖書館個性化信息服務模型是在傳統的圖書館管理系統（OPAC）平臺的基礎上構建的，其內容可包括信息服務系統消息、學科館員對話窗口、館藏資源、流通借閱、用戶興趣學習、數據庫管理等功能。基于多智能Agent的圖書高校圖書館個性化信息服務系統的模型架構如圖1所示。

圖1中，圖書館信息服務系統從功能上包括用戶界面、用戶興趣學習、信息查詢結果推薦以及應用功能和信息資源管理等模塊組成。

1.1 用戶界面模塊

用戶界面模塊為用戶提供了與系統交互的可操作界面，該界面提供多種信息服務登錄方式，包括系統登錄、手機閱讀門戶登錄、QQ登錄、微信登錄。通過用戶界面能夠多途徑為用戶展示資源信息。人性化的界面便于用戶查詢圖書館的龐大館藏資源，包括實體資源和虛擬資源。信息系統登錄界面分為信息輸入、輸出兩個部分。信息輸入界面主要包括關鍵詞輸入欄、搜索條件的設置、用戶對搜索結果信息的反饋等。

1.2 用戶個性化興趣學習與信息查詢推薦模塊

用戶興趣學習及信息查詢推薦模塊主要包括了用戶個性化興趣信息庫、用戶學習興趣、閱讀習慣、信息過濾、信息檢索等（圖2）。

根據圖2所示的用戶興趣學習、閱讀習慣與信息推薦模塊的構成圖，模塊各組成部分的內容包括讀者個性化特征、學習興趣和習慣、信息搜索和過濾等。

（1） 用戶個性化特征庫

用戶個性化特征庫即用于存放關于用戶個性化特征信息的數據庫。用戶個性化特征信息分為用戶的基本信息及用戶的其他附屬信息。用戶的基本信息主要包括用戶年齡、職稱、單位、專業、職業背景、學歷程度等；用戶其他附屬信息包括用戶歷次的瀏覽記錄、系統操作、對檢索結果的反饋信息等。

（2） 用戶學習興趣和習慣

智能學習Agent通過用戶登錄信息、瀏覽日志及行為記錄、閱讀習慣等了解用戶的興趣、習慣信息，建立用戶興趣習慣模型。用戶配合智能信息平臺向系統提供興趣信息需求，并對系統提供的反饋檢索結果進行評價。通過分析學習用戶的興趣和習慣信息，獲取用戶個性化特征信息并存儲在數據庫中。

（3） 個性化信息搜索和過濾

用戶通過輸入關鍵詞實現信息搜索，系統根據用戶輸入的關鍵詞通過語義擴展搜索反饋給用戶需求信息。采用基于內容的過濾方式及智能Agent的學習、更新功能，從用戶查詢反饋的信息結果中提取特征信息，在個性化特征庫中查詢相似用戶，實現相似用戶間的信息推送，提高了個性化信息服務的智能性。

1.3 個性化應用功能模塊

應用功能模塊是圖書館信息服務平臺主要功能實現的統稱，主要的應用功能模塊包括圖書信息的編目、錄入、圖書查找、系統管理等（如圖3）。

圖3所示的圖書館信息服務系統的應用功能中，流通模塊實現了讀者與系統間的交互。讀者向系統提出需求信息，并對圖書館提供的信息結果進行評價。用戶利用公共查詢模塊對所需的圖書信息進行查詢。通過選擇查詢方式，用戶設定查詢限定條件，能夠提高查詢的準確率。公共查詢模塊提供了個性化檢索功能，系統根據用戶輸入的關鍵詞，進行關鍵詞相關領域的信息模糊查詢，通過智能Agent之間的相互協作得出用戶興趣信息結果。數字化信息模塊能夠存儲音頻、視頻、Flash等多類型的信息資源，為用戶提供多媒體的需求信息。流通統計模塊的關鍵在于統計用戶與系統間的交互，統計用戶在系統的瀏覽記錄和用戶的行為記錄，為系統更新用戶興趣提供數據基礎。圖3中，采訪編目是館藏資源建設的模塊；資源評價模塊主要是用戶對圖書館資源建設的信息反饋；系統管理模塊是系統管理員保證系統正常運行的模塊，通過用戶管理、權限管理、信息錄入等功能維護系統的穩定性。

1.4 信息資源管理模塊

信息資源管理模塊的主要功能是實現對系統元數據和信息資源的管理。其中，對元數據的管理是將信息資源的元數據進行分類、組織和存儲；對信息資源的管理是對數據庫中現有數據資源的分類和組織，如圖4所示。

2 個性化信息服務實現

所有的知識庫信息都以SQL Sever數據庫為支撐，采用兩級數據庫的模式，本地庫和交換庫分別存放不同級別的數據。在整個計算機數據庫體系中數據庫與使用者間的數據交換建立了統一的交換庫，用以存放數據信息及用戶評分表以及系統學習和用戶協同過濾的實現，建立圖書表、用戶表及評分表。在各站點服務器創建本地庫，主要存儲該站點用戶瀏覽各圖書的歷史數據、Web日志等，用于基于內容模塊的信息推薦實現，主要設計了用戶評論表、用戶日志表、用戶瀏覽信息表。主要數據表及參照關系如圖5所示。

用戶進入主頁后，若登錄成功，則系統自動啟動智能Agent，首先訪問交換庫的基礎和評分數據，通過協同過濾模塊計算，查詢與當前檢索相同興趣的用戶所感興趣的圖書，獲得相關的推薦信息；其次，各注冊站點根據傳送到的興趣數據集作興趣關聯度過濾推薦計算，獲得相關度最高的圖書信息，然后將結果返給訪問站點Agent；最后，根據權值運算的內容推薦與Agent協同過濾推薦的結果，從而獲得最終推薦序列。若首次登錄，則用戶需要注冊，Agent自動收集用戶信息，建立初始用戶模型，并產生訪問序列，推送Agent則把該訪問序列分別傳送至各注冊站點，分別對內容進行過濾和協同過濾推薦。

3 結 論

基于Agent數據挖掘技術在高職院校圖書館個性化信息服務的應用，其實質是一種“信息找人”的服務模式，該模式增加了學習、更新、測評、優化查詢和優化結果等功能，使信息處理技術得到進一步完善和發展。個性化信息檢索服務系統在檢索的同時考慮了用戶的個性化興趣差異，節省了用戶尋找感需求信息的時間，有效提高了用戶瀏覽效率和讀者個性化知識管理的效率。

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Abstract： The library personalized information service system is suggested based on the OPAC platform， including the readers interest module and the information filtering module. The readers interest module is established based on the technology of multi user Agent， updating the readers information by operating records. The new individual service system effectively filters out the reader demand information comparing with the common retrieval technology.

Key words： personalized information service； Agent； library

（責任編輯：徐興華）