基于模糊聚類分析的讀者興趣取向?qū)嵶C研究

摘 要：本文通過讀者借閱日志和讀者信息的高維數(shù)據(jù)進行聚類分析，并將其借閱次數(shù)進行加權(quán)篩選，即時推薦該類圖書的新書或熱門書給讀者，提高圖書館的業(yè)務(wù)績效。

關(guān)鍵詞：模糊聚類；讀者興趣取向

注：此文系中華人民共和國教育部人文社會科學(xué)研究青年基金項目 （No.10YJC870037）。

圖書貴在流通，以讀者為導(dǎo)向，創(chuàng)新圖書館服務(wù)已然成為泛在圖書館發(fā)展的必然。高校圖書館的讀者服務(wù)，必須遵循“以讀者為中心”，及時定向地為讀者提供個性化的推薦圖書服務(wù)。那么，如何實現(xiàn)技術(shù)支撐保障，快捷準(zhǔn)確，真正意義上的“一對一”推薦服務(wù)，是每個館員思考的問題。如何才能實現(xiàn)以用戶需求為導(dǎo)向為用戶提供適時、適當(dāng)?shù)膫€性化服務(wù)已然成為圖書館未來發(fā)展的研究重點和必然。對用戶真實的、個性化的需求挖掘成為圖書館信息服務(wù)和系統(tǒng)設(shè)計的重要依據(jù)。在泛在知識環(huán)境的大背景下。

1 模糊聚類分析概念

模糊聚類分析是以模糊理論為依據(jù)，用模糊的方法，按照一定的要求和規(guī)律對事物進行區(qū)分和分類來處理聚類問題。它得到樣本是客觀的反映現(xiàn)實世界。

2 模糊聚類樣本矩陣確定

選取圖書館讀者借閱信息、館藏文獻信息等公共性數(shù)據(jù)進行聚類分析。數(shù)據(jù)來源服務(wù)器端日志數(shù)據(jù)和讀者注冊數(shù)據(jù)。按照中圖法，書籍可分22個子類，即其書類集Type={A，B，…，Z}，如果有n個讀者成功借閱圖書，即讀者集Reader={Reader1，Reader2，…Readern}。因此，該圖書館的圖書借閱情況就被映射成一個ReaderType矩陣。其中行表示已被借閱的書類集，列表示可借閱的讀者集，每個元素項tij表示讀者Readeri對某類書Typej的借閱次數(shù)Quantity，反映讀者對該類圖書的借閱興趣度。我們構(gòu)建了如下10000*22數(shù)據(jù)矩陣ReaderType（如表1）。

3 聚類分析驗證

利用這些數(shù)據(jù)對這10000位讀者進行聚類分析，將興趣取向近似的讀者歸為同一類，聚類的結(jié)果就是這512個讀者被自動分為8類（如圖2）。

例如：已知Reader1，Reader20，Reader140，Reader230，Reader663，Reader915，…，被歸為一類C1，讀者Reader1可能僅僅借閱了O類的圖書，但是由于C1類的讀

者普遍會借閱{O，TP}這兩類的圖書，因此可以推斷讀者Reader1也會借閱TP類的圖書，館員可以提前將TP類的新書或熱門書推薦給這位讀者。

6 推送書籍讀者的正負(fù)反饋

眾所周知，讀者的歷史借閱記錄真實反映其興趣愛好。其一，依據(jù)對讀者借閱歷史記錄的聚類分析，推薦算法的結(jié)果。其二，根據(jù)讀者登錄信息找出其所屬的興趣組。當(dāng)讀者反饋的意見和推薦的結(jié)果不相符合，出現(xiàn)負(fù)反饋時，說明該興趣組的讀者，在這段時期內(nèi)其興趣對象發(fā)生了變化，需要重新聚類更新讀者興趣度分組。通過讀者反饋幾次反復(fù)，最終得到了某興趣組讀者可信的推薦結(jié)果。

7 本文HSFC的模糊聚類創(chuàng)新點：

（1）在動態(tài)聚類中心數(shù)量中，采用評價函數(shù)最小的一組聚類中心，作為算法最終的結(jié)果，自動找尋正確或合理的聚類中心數(shù)；（2）通過特征屬性加權(quán)，提高了聚類準(zhǔn)確性；

文獻文獻

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作者簡介

周建女（1968-），副研究館員從事圖書信息服務(wù)多年，發(fā)表專業(yè)論文40余篇主持或參研國家級/省部級課題7項。