基于智能過濾技術的數字圖書館個性化信息推薦服務研究

孫琪

摘要：文章先介紹了智能過濾技術可應用于數字圖書館個性化信息推薦服務，從個性化信息獲取、個性化信息智能篩選、個性化用戶信息行為模型構建方面，分析了數字圖書館使用智能過濾技術需注意的問題。從系統模型、功能實現角度論述了應用智能過濾技術的數字圖書館個性化信息推薦系統設計，并指出實踐途徑有個性化定制服務與智能代理服務。

關鍵詞：智能過濾;數字圖書館;個性化信息推薦;信息服務

中圖分類號：G252;G250.76 ? ?文獻標識碼：A ? ?文章編號：2095-5707（2020）06-0022-03

DOI： 10.3969/j.issn.2095-5707.2020.06.005 ? ? ? ?開放科學（資源服務）標識碼（OSID）：

Abstract： This article first introduced that intelligent filtering technology can be applied to personalized information recommendation services of digital libraries， and analyzed the problems that should be paid attention to the use of intelligent filtering technology in digital libraries from the aspects of personalized information acquisition， intelligent filtering of personalized information， and the construction of information behavior model of personalized users. It discussed the application of intelligent filtering technology in personalized information recommendation services of digital libraries from the perspective of system model and function realization， and pointed out the practice approaches of personalized customized service and intelligent agent service.

Key words： intelligent filtering; digital libraries; personalized information recommendation; information service

隨著信息技術的迅速發展，圖書館信息處理方式發生了改變，并從多個角度改變了數字圖書館館藏資源處理利用模式。以數字資源加工服務為主的信息服務模式面臨信息資源利用率不高、資源使用范圍有限等問題，很難滿足信息資源高效集成及綜合利用的需要。為滿足用戶更加多元的知識需求，數字圖書館需要引進新的技術，提高信息資源組織、加工、集成、使用效率。智能過濾技術可以解決數字圖書館信息資源過載、信息資源使用效率不高等問題。信息技術與智能技術的有機結合為數字圖書館個性化推薦系統構建提供了重要支撐。

1 ?數字圖書館個性化信息推薦服務的意義

移動互聯網時代，信息用戶身處信息海洋中，互聯網空間龐大的信息數據催生了多種智能過濾技術，不同的智能搜索引擎偏重于不同類型信息的搜索獲取，或者用于商業數據的搜集獲取，或者注重知識資源的可視化呈現[1]。智能過濾技術是智能技術與互聯網技術的綜合體，通過對不同類型信息資源的快速識別、準確定位，基于用戶的行為偏好，集成語義識別、信息檢索及信息過濾，對不同類型的信息數據綜合處理。智能過濾是一種更加高效的信息組織、加工、利用技術，能根據用戶使用搜索引擎的習慣、行為，判定用戶的個性化信息需求，并對用戶的個性化需求進行數據分析，針對用戶的需求對信息資源進行檢索及智能篩選，使用戶能及時獲取有價值的信息資源。智能過濾技術的應用，在全面提升數字圖書館信息服務質量的同時，也提高了數字圖書館信息檢索系統的智能化程度，使數字圖書館的個性化信息服務模式與用戶的個性化信息需求高度吻合[2]。

2 ?數字圖書館應用智能過濾技術的必要性

2.1 ?個性化信息獲取

數字圖書館應用智能過濾技術為用戶提供有效的信息推薦服務，首先保障用戶高效獲取信息資源，需要根據用戶的個性化需求為用戶提供個性化信息。根據筆者研究，數字圖書館滿足用戶個性化信息需求的服務模式分為兩種：一種是靜態智能化獲取方式，另一種是動態智能化獲取方式。靜態智能化獲取方式是數字圖書館智能服務系統根據用戶首次使用系統界面登記的個人信息，包括教育背景、職業、愛好、特長、閱讀情況等，使用靜態模型對用戶可能產生的個性化閱讀需求初步分析[3]。動態智能化獲取方式是通過分析用戶使用數字圖書館系統的日志記錄、網頁瀏覽記錄、信息查詢內容、最近閱讀狀況等數據，分析用戶可能產生的閱讀需求，并圍繞用戶的行為偏好建立用戶個性化信息庫，準確預測用戶的個性化需求。同時，數字圖書館服務系統針對用戶個性化需求分析可建立追蹤機制，通過顯性分析、隱性追蹤的方式分析用戶的行為數據。顯性分析是根據用戶使用服務系統的反饋信息，從用戶個性化信息庫中調取用戶的基本信息，根據用戶的行為偏好、信息習慣、教育背景，為用戶智能推送個性化信息，這種個性化信息推薦方式需要用戶自主參與。隱性追蹤是通過分析用戶的日志記錄、數字圖書館使用記錄、電子文獻查閱記錄預測用戶的個性化需求，根據系統的分析結果，為用戶智能推薦信息[4]。

2.2 ?個性化信息智能篩選

解決用戶個性化信息智能篩選問題，首先針對用戶的個人信息進行智能篩選，根據結果建立用戶興趣知識庫，采用分析模型進一步分析用戶的行為、信息資源獲取喜好等，篩選用戶的個性化信息，根據篩選結果及時更新知識庫。該系統是在精準分析用戶個人信息基礎上，針對用戶使用智能系統的日志記錄、行為偏好數據再次分析，并智能篩選。由于互聯網空間的虛擬性、多元化，且眾多結構化、異構化的信息數據時刻處于動態變化中，需要系統時刻追蹤分析用戶的行為數據并精準分析，及時更新用戶的興趣知識庫，根據用戶使用數字圖書館產生的行為數據與興趣知識庫中的知識資源匹配，為用戶推薦個性化信息。

2.3 ?用戶個性化行為分析模型構建

基于智能過濾技術的個性化信息推薦需要構建用戶行為數據模型，能針對用戶的行為偏好數據，及時為用戶推薦個性化信息。首先針對用戶使用系統的操作行為及個人興趣偏好科學分析并有效采集，結合用戶行為產生的動態數據建立描述性文件，要將用戶的行為習慣、性格特點、教育背景、文化水平、工作能力等信息全面搜集并有效存儲，有關用戶需求的信息數據可以分為用戶行為描述、用戶興趣描述兩部分，以邏輯化的層級結構對用戶的個性化數據統一規范，并以可視化的形式呈現出來，實現對用戶行為、興趣的精準分析[5]。數字圖書館使用智能過濾技術構建基于用戶行為、興趣分析的數據模型，可針對用戶的需求信息深入挖掘，并基于用戶的行為、興趣建立用戶個性化信息庫，實現用戶個性化需求與個性化信息推薦服務及時匹配，提升系統工作效率。

3 ?數字圖書館個性化信息推薦服務系統構建

數字圖書館應用智能過濾技術，科學分析用戶的習慣、興趣，確定用戶的個性化資源獲取需求，建立用戶個性化行為分析模型，對用戶需求的信息數據過濾，為用戶提供個性化信息推薦服務。應用智能過濾技術的個性化信息推薦服務系統以智能過濾機制為核心，圍繞用戶的多種信息資源需求為用戶推送個性化信息，減少用戶獲取信息資源的檢索時間，提高信息服務效率。

3.1 ?系統模型

應用智能過濾技術面向用戶建立個性化信息推薦服務系統，分為3個模塊（見圖1），分別為用戶模塊、信息模塊、管理模塊。用戶模塊為用戶提供登錄、檢索、信息瀏覽等服務;信息模塊為用戶提供信息智能獲取、信息智能過濾、信息智能分類等服務;管理模塊由用戶數據庫、系統數據庫、興趣知識庫三部分組成，通過后臺管理實現數據信息與用戶個性化需求的有效對接。

用戶模塊實現對用戶個人信息及行為數據的搜集、記錄。通過跟蹤分析用戶的行為數據、日志記錄，建立單獨的描述性文件，對用戶的興趣、行為數據存儲，方便系統準確定位用戶需求。信息模塊依靠智能過濾技術，通過一系列智能算法、分析工具及數據采集策略等為用戶及時推薦個性化信息。管理模塊依靠大數據挖掘、算法工具、語義關聯技術對用戶數據智能化分析，結合用戶的個性化需求實現信息的智能化提取，輔助用戶精準查詢與科學決策，提高個性化信息推薦服務的有效性。

3.2 ?系統功能

系統功能以用戶的個性化需求為基礎，實現個性化信息定制、智能化信息推薦及智能化管理。個性化信息定制服務以用戶的個性化需求為核心，通過行為偏好模型分析用戶的個性化習慣，推測用戶產生的真實需求，在分析用戶真實需求的基礎上推送信息[6]。智能化信息推薦是系統的核心功能，即根據用戶個性化需求對信息智能過濾，為用戶推薦感興趣的信息。智能管理服務以用戶為中心，根據用戶基本信息、行為偏好、信息興趣的變化，對用戶興趣知識庫內容及時更新，獲取用戶行為習慣的變化數據，實現對信息的分類管理。

4 ?數字圖書館個性化信息推薦服務創新

4.1 ?個性化定制服務

個性化定制服務是在系統自動分析用戶需求的基礎上，通過用戶行為數據模型測算用戶需求，并根據用戶需求模型為用戶推送信息的服務模式。這種服務模式，首先要針對用戶的個性化需求及自主意愿，通過有效的數據集合進行推測分析，并能根據用戶的興趣變動和需求變化，對用戶可能產生的閱讀行為及信息獲取習慣科學預測，調整系統中的參數、自主完善相關的功能設置，提供可供用戶自主選擇的功能，使用戶根據自主需求定制個性化信息推薦服務。通過分析用戶的知識結構和個人興趣，結合館藏數字資源及網絡資源實現智能定制，方便用戶的個性化信息獲取。

4.2 ?智能代理服務

應用智能過濾技術建立的數字圖書館個性化推薦服務，依靠信息共享平臺和智能推薦系統，根據用戶需求為用戶主動提供個性化信息。結合用戶的教育背景、興趣愛好、專業學科分析用戶的知識結構，為用戶智能過濾信息數據，并借助大數據挖掘技術隨時分析用戶的行為傾向、行為習慣，通過對用戶需求深度挖掘，對文獻資源智能分類，及時推薦給用戶，實現對用戶個性化需求、知識結構智能分析、智能分類。針對信息智能分類，用戶需求在系統中呈現出代理動態，借助智能過濾技術使用戶的個性化需求得到滿足。

5 ?結語

應用智能過濾技術的個性化信息推薦服務，在分析用戶行為、興趣基礎上建立數據模型，對符合用戶的個性化信息數據智能篩選，實現用戶信息的智能管理，為用戶及時推薦個性化信息，提高數字圖書館信息服務效率。

參考文獻

[1] 左素素.基于智能過濾的數字圖書館個性化信息服務研究[J].圖書館學研究，2016（3）：80-84.

[2] 段堯清，劉宇明，蔡詩茜，等.數字圖書館個性化推薦用戶信息采納行為影響研究——信息采納意向的中介效應[J].現代情報，2019，39（2）： 85-93.

[3] 劉海鷗，陳晶，孫晶晶，等.面向大數據的移動數字圖書館情境化推薦系統研究[J].圖書館工作與研究，2018（9）：58-64.

[4] 常馨月.公共移動圖書館個性化薦讀服務模型構建[D].長春：吉林大學，2017.

[5] 張紹軍.談圖書館個性化信息推薦服務[J].圖書館工作與研究， 2016（9）：84-86.

[6] 劉紅.基于情境感知的高校數字圖書館個性化信息推薦服務研究[J].圖書館學刊，2016（8）：105-108.

（收稿日期：2020-03-20）

（修回日期：2020-04-07;編輯：魏民）