基于多源數據融合的數字圖書館情景化推薦模型研究

文/中國空空導彈研究院 李博

一、多源數據融合的理論基礎

（一）多源數據融合的內涵。多源數據融合（Multisource data fusion）是指利用不同的算法工具及數據技術在有效搜集、整理、調查、分析相關數據類型、結構、價值的基礎上，使多種來源的數據融合在一起，對多種類型數據進行科學客觀的評價與分析，最終獲取高價值的信息資源。多源數據融合的目的是將不同種類、不同結構、不同內容的數據進行綜合優化處理，汲取不同來源數據的優勢功能，從價值稀疏的海量數據中提取出具有統一結構特征，比單一數據更可靠、更有價值、更科學的數據，滿足決策管理需要，使面向用戶的數據服務更具科學性。

“客至汲泉烹茶，撫琴聽者知音。”大智于心，這是你最渴望達到的境界。僅半抹漣漪，便蕩漾了千載青花疊韻的細膩流年。青山如黛，云清風白，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）多源數據融合技術與多源數據融合系統。結合目前學者的研究來看，多源數據融合技術是一種針對多種來源數據進行綜合分析、計算、挖掘及管理的數據處理技術，通過對數據資源的全面挖掘、分析、整合使數據成為互相聯系的有機整體，便于信息分析人員對數據全面掌握。基于多源數據融合技術產生的多源數據融合系統在信息情報機構廣泛應用，該系統由兩部分組成，分別為數據分布式處理模塊和數據識別模塊。數據分布式處理模塊的功能針對多種結構及類型數據進行分布式處理及融合重構，使用算法工具對多元數據進行深入挖掘，生產出客觀準確、科學有效，滿足決策服務需求的高價值的信息數據。

（三）多源數據融合的實踐意義。多源數據融合技術體現了人們多渠道獲取數據、多元化使用的需求，是信息技術發展的實踐的成果。圖書情報部門經過不斷探索與有益嘗試，證明了多源數據融合技術的可靠性和優勢功能，也彰顯出多源數據融合作為新技術的應用價值。這種數據融合技術與傳統的數據使用方式有著本質的不同，借助數據分布式處理系統、數據識別系統能精準識別多種數據源，并針對不同數據源數據的結構、類型分析、評價，進行數據融合。在社會實踐中，多源數據融合技術能幫助人們挖掘數據價值，發現數據的變化規律，掌握數據的內部關聯。

二、基于多源數據融合的數字圖書館情景化推薦模型構建

目前，數字圖書館情景化推薦系統大多是基于用戶整體情景感知開展的信息推薦活動，忽視了對用戶個性化情景的分析。由此，數字圖書館情景化推薦應在深入分析用戶個性化情景的基礎上構建情景推薦模型。

（一）個性化情景分析模塊。該模塊主要功能是從用戶全部情景信息中，找到對用戶數字閱讀影響最大的情景要素，即對用戶的個性化情景進行針對性分析，找到用戶當前情景的需求點，并對用戶的個性化情景信息進行總結，精準判定用戶的興趣偏好。對用戶當前情景的感知可使用數字圖書館系統內部的傳感器、RFID技術實現。多源數據融合系統對獲取的用戶信息多角度進行融合，并使用數據庫對用戶使用系統的日志記錄存儲，對用戶行為數據及情景信息做出評價，數據評價標準首先從用戶、數字信息、情景信息各個角度找到信息共性，再結合存儲的用戶情景數據組成多維情景歷史評價數據鏈實現對用戶需求的精準感知與分析，多個角度判定用戶行為偏好和閱讀習慣。該模塊是數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，也是多源數據融合的重要數據來源，是數字圖書館情景化推薦模型建立的依據。

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

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（三）用戶與多源數據推薦系統交互模塊。用戶與多源數據推薦系統交互模塊是數字圖書館情景化推薦模型不可缺少的一部分。數字圖書館用戶是多元數據推薦系統的服務對象，用戶在使用數字圖書館過程中向多元數據推薦系統發出指令，系統根據用戶的情景信息向用戶精準推送多源數據，用戶當前接受服務情節與用戶對系統推薦結果的評分及時上傳到多源數據倉儲中，實現數字圖書館用戶服務情景與評分的動態更新。用戶與多源數據推薦系統交互模塊的功能設置，助力數字圖書館實時把握用戶動態，精準分析用戶需求，時刻檢驗系統服務評價結果。

收集到的臨床資料可能是零碎的、片面的、混亂的、有矛盾的甚至是錯誤的，必須經過分析、處理和判斷才能使之完整化、真實化、系統化，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”。口腔科醫生做了詳細的口腔檢查，沒有發現異常，就診斷“神經痛”。該患者到另外一個醫院口腔科門診，醫生發現患者不是牙痛，疼痛部位在顳頜關節處，每當咬合時發生，而且咬合時可以聽到聲響。遂診斷“顳頜關節炎”。

三、結語

基于多源數據融合對數字圖書館情景化推薦模型展開研究，有助于改變數字圖書館針對用戶整體情景分析的弊端，從多元情景中確定用戶的個性化情景，基于多源數據融合技術對用戶情景信息進行分析，精準定位用戶需求，基于用戶情景使用算法工具為用戶推薦多源融合數據，促進用戶對情景化推薦模型的實時評價，注重動態反饋，實時把握用戶動態及情景。