現代數字圖書館的個性化信息檢索研究

董志娜

摘要：現代數字圖書館作為信息融合中心，是各類信息資源的關鍵載體，如何實現信息高效利用備受關注，并成為現階段極為重要的課題。為此，基于數字圖書館信息檢索的研究日益深入，尤其是為適應用戶多元化信息檢索需求，一種個性化信息檢索服務被提出和應用。結合數字圖書館個性化信息檢索，探討該系統服務的關鍵技術、設計與實現，通過技術闡釋、模塊分析和系統結構等研究，為數字圖書館服務進階提供有益參考。

關鍵詞：數字圖書館；信息檢索；智能Agent技術；信息過濾

一、前言

數字圖書館是時代變革的產物，為適應數字技術發(fā)展和應用特點，數字圖書館改變了傳統信息采集、存儲及服務方式，實現數字圖書館運行的品質化升級，使得信息服務功能愈發(fā)豐富，滿足了各領域對信息資源應用的迫切需求。但數字圖書館信息資源的豐富，除了緩解信息供求矛盾外，也會帶來一定的挑戰(zhàn)，即普遍存在的信息檢索問題。目前，數字圖書館的信息檢索方式，普遍是運用常規(guī)的信息檢索引擎，雖然滿足大部分用戶的基礎需求，但在智慧化時代的背景下，始終缺少個性化的服務體驗。為實現數字圖書館信息檢索服務優(yōu)化，個性化信息檢索被廣泛提及，更成為未來推動服務升級的關鍵所在。

二、數字圖書館的個性化信息檢索概述

（一）數字圖書館的發(fā)展

1991年，美國國會圖書館正式提出“數字圖書館”的概念，成為全球數字圖書館發(fā)展的先驅。所謂“數字圖書館”即在數字化時代，利用計算機、網絡等信息技術手段，將實體圖書館的文獻、資料、信息等數字化處理，并通過網絡形式提供給用戶使用的一種新型圖書館[1]。

數字圖書館的發(fā)展歷程中，包括了多個里程碑事件，為數字圖書館的全球發(fā)展奠定了基礎。如1993年，加州大學伯克利分校的Alexandria數字圖書館計劃啟動，標志著數字圖書館正式進入實踐階段。到了1995年，歐洲的數字圖書館Europeana項目啟動，旨在將歐洲各國的文化遺產數字化，提供給全球用戶。2004年，中國國家圖書館也順應時勢，啟動中國數字圖書館建設工程，實現了信息資源的傳播與共享。事實上，數字圖書館極大促進了數字化建設和服務水平，為讀者提供了更加便利、快捷的閱讀體驗，同時也為知識的傳播和文化遺產的保護發(fā)揮了重要的作用。

（二）個性化信息檢索的內涵

個性化信息檢索（Personalized Information Retrieval，簡稱PIR）是指根據用戶的個性化需求和興趣，為用戶提供符合其需求的信息檢索服務[2]。隨著信息技術的發(fā)展和互聯網的普及，信息爆炸現象愈發(fā)嚴重，用戶在海量信息中尋找所需內容變得越來越困難。因此，個性化信息檢索成了信息檢索技術的一個重要方向，旨在為用戶提供更準確、更有用的檢索結果。在此過程中，PIR技術通過對用戶的興趣、歷史檢索記錄、社交網絡等數據進行分析，構建用戶興趣模型，并利用該模型對文檔進行過濾、排序和推薦，以提高用戶獲取信息的效率和準確性。目前，PIR技術依托其技術創(chuàng)新優(yōu)勢，在電子商務、社交網絡、個性化推薦等領域得到廣泛應用，具備極大研究和發(fā)展?jié)摿Α?/p>

三、數字圖書館的個性化信息檢索關鍵技術

（一）智能Agent技術

目前，關于Agent技術的概念頗具爭議，得到普遍認同的觀點由英國Wooldridge博士和Jennings教授所提出，即認為Agent技術屬于一個具有自主性、社會能力、反應性和能動性等性質的計算機系統[3]。綜合智能Agent技術的特點，包括了智能性、代理性、自主性、機動性、合作性等。在數字圖書館的個性化信息檢索中，智能Agent技術屬于其中的關鍵所在，利用Agent技術的基本結構，可以構建起較為靈活的服務網絡。基于智能Agent技術的設備層看，由適配器模塊、引擎模塊、知識模塊、庫模塊、視圖模塊等構成。

智能Agent技術在實際應用中，通常通過分析用戶信息需求，以智能Agent方式啟動檢索程序，基于用戶信息需求分析基礎上，自動與數字圖書館服務器對話，并在Web頁面實施自動檢索、分析和處理，并將所獲取的內容依據用戶習慣進行轉化，再將最終成果向用戶提供。這種服務方式改變了以往的機械化應用，使信息檢索的體驗得到大幅增強。

（二）信息過濾技術

在數字圖書館技術應用中，由于其中涵蓋海量信息資源，為快速縮小信息檢索的范圍，信息過濾技術應用顯得十分必要。實際上，信息過濾技術（Information Filtering，IF）屬于一種人工智能技術，它會根據用戶個性化的信息檢索需求和興趣，從大量信息中篩選出符合用戶需求的信息，對數據進行特征提取，例如抽取關鍵詞、提取文本特征、提取圖像特征等，以便更好地區(qū)分不同的數據類型和內容，以此提高信息檢索的準確性和效率[4]。

目前，為適應數字圖書館個性化信息檢索要求，信息過濾技術摒棄了傳統的檢索模型，開始積極擁抱智能化信息檢索技術，即利用布爾羅邏輯模型、向量空間模型等實施信息檢索，以此滿足不同的信息過濾需求或特點。通常情況下，由于數字圖書館的信息源與用戶需求并不直接互通，導致用戶興趣難以被挖掘，而信息過濾技術可以介于兩者之間完成銜接，即將信息源中的信息過濾給用戶，有效攻克信息過載的現象。

（三）信息推送技術

信息推送技術（Push technology）是一種主動向用戶推送信息的技術。它能夠根據用戶的興趣、歷史行為、位置等信息，自動篩選和推送符合用戶需求的信息，提高信息獲取的效率和便捷性。在數字圖書館個性化信息檢索中，依托其檢索的主動性、新穎性、及時性特點，為用戶提供優(yōu)質的信息推送服務。

具體而言，信息推送技術的核心是信息獲取，當用戶在使用數字圖書館信息檢索服務時，可以依據自己的個性或偏好定制相關內容，服務器對用戶的需求進行存儲與處理，并通過信息推送技術在用戶需要時，及時向用戶推送相關的信息內容，而無需用戶重復登錄數字圖書館頁面，大幅提升了信息檢索的效率，并且所呈現的內容也符合用戶個性，為用戶提供更加精準的信息資源。目前，信息推送技術的推送方式，通常包括頻道式推送、郵件式推送、網頁式推送、專用式推送等，具體由CGI服務器、用戶Aengt和PUSH服務器予以實現[5]。

四、數字圖書館的個性化信息檢索的設計與實現

（一）結構體系

針對數字圖書館個性化信息檢索需求，在技術應用與設計優(yōu)化中，主要將其劃分為四大層次，即用戶、個性化信息檢索模塊、用戶建模模塊、用戶信息收集模塊等，如圖1所示。在該結構中，用戶信息的收集、加工、整理及儲存等功能，通常由用戶信息收集模塊負責，在完成用戶信息采取后針對性建模，形成用戶專屬的用戶模型，以便為用戶提供個性化信息檢索。另外，個性化信息檢索模塊屬于結構中的核心構成，它可以依據用戶的個性化需求，對數字圖書館中多元化信息資源進行處理，并將篩選結合向用戶傳遞[6]。當用戶獲取相關的推送信息后，可以對服務進行相關度評價，系統將對用戶評價進行反饋，并對用戶模型進一步優(yōu)化，從而提升個性化信息檢索的匹配度。

（二）系統模塊

1.用戶信息收集模塊

數字圖書館個性化信息檢索，核心在于對用戶需求及偏好進行收集，以判斷用戶的信息檢索特點。因此，在系統設計中的用戶信息收集模塊，屬于提供個性化服務的基礎單元，通常是實現用戶的量身定制服務，其中對于用戶信息的收集至關重要。

在用戶信息的收集方式上，一般會包括諸多方式：

（1）通過網絡調查收集。以頁面、APP等為基礎平臺，對用戶進行相關需求的調查了解，采取網上問卷、在線調查、征集活動等，全方位采取用戶的相關信息及檢索傾向，更好地了解用戶需求和興趣。

（2）通過系統自動收集用戶信息。在用戶登錄數字圖書館系統過程中，服務器及后臺會實時整理所檢索的數據，并利用數據挖掘技術篩選類似信息。在收集中通常會以網頁關鍵詞、借閱記錄等為主，有效判斷用戶的信息檢索行為。

（3）通過電子郵件收集。在用戶與數字圖書館之間的電子郵件往來中，可以收集用戶的檢索內容，在信息傳遞中及時收集用戶需求，從而分析用戶在一段時間內的信息特點，再結合其他要素進行匹配，制定個性化服務的方案。

2.用戶建模模塊

在有效收集用戶的需求信息后，則應將相關數據交由系統進行處理，針對用戶的實際需求建模，通過技術處理的方式構建個性化服務模型。比如，根據系統所掌握的用戶基礎數據和信息偏好，可以從興趣的維度進行分析，包括用戶在某一段時間對何種信息、哪類圖書、哪類網頁感興趣，再實施數據的綜合處理和分析，以此定義用戶的信息檢索行為，再結合數字圖書館數據資源，對類似信息進行提取和推送。從用戶建模模塊的實現而言，需要從不同的維度進行分析和計算，通常需要涉及兩種比較成熟的方式。

（1）通過調查關鍵詞計算興趣度。根據《數字圖書館現狀與發(fā)展》中對于個性化信息檢索的研究，認為用戶信息檢索關鍵詞與用戶的興趣度具有緊密關聯性，即可以通過定量分析的方式掌握其興趣度[7]。比如，當某用戶在一定時間內所檢索的關鍵詞，會形成不同的信息端點，而利用這類信息端點可以進行區(qū)域連接，所形成的線段及覆蓋的區(qū)域則為用戶的興趣區(qū)域，系統可以根據相關趨勢進行分析計算，判斷檢索詞與內容間的關系，再以此為依據向用戶提供所需內容。

（2）通過訪問時間和頻率計算用戶興趣。在針對用戶的信息檢索興趣分析時，往往會由于用戶訪問的隨意性，使計算產生一定的誤差，但其中也會呈現出某種規(guī)律，如用戶在訪問時會在感興趣的頁面停留更長的時間，或者出現重復訪問的情況，這些均可以作為興趣判斷的依據。在實際分析和計算時，可以按照相應的公式 進行計算，其中，節(jié)點訪問次數用n表示；訪問的總次數以N表示；節(jié)點訪問所消耗的時間以t表示；網頁訪問的總時間以T表示；訪問的節(jié)點數用l表示；網頁的總節(jié)點數用L表示。

從分析與計算的特點來看，其中會受到諸多因素的干擾，如用戶訪問的時間存在差異，以及網頁長度因素變化等，使得系統在用戶需求的分析中，每次興趣度分析均有意義。在計算過程及結果中可發(fā)現，當n、t、l的數據越大，則F數據就越大，表明對用戶興趣度的判斷越準確。

3.個性化信息檢索模塊

所謂個性化信息檢索模塊，即以用戶模型為基礎向用戶提供檢索內容及相應策略的模塊，重點在于實現檢索信息與用戶需求的高度匹配，以完成向用戶提供個性化信息檢索服務的功能。結合個性化信息檢索模塊的特點，可以在數字圖書館信息檢索服務中實現三個方面的功能。

（1）檢索矢量的模式轉換。即以用戶建模模塊所提供的信息為基礎，利用檢索矢量將其信息轉化為適應檢索引擎的檢索提問，用于替代用戶直接檢索的行為。在具體的技術設計及實現中，為適應當前主流的個性化信息檢索模式，仍然采用布爾檢索系統的智能Agengt封裝策略，其優(yōu)勢在于能夠保持良好的穩(wěn)定性和兼容性，并幫助用戶解決繁瑣的檢索過程，也可以提升系統的檢索效率。

（2）聚類用戶所有感興趣的信息。在數字圖書館個性化信息檢索中，為適應用戶信息檢索的需求，可以采取層次式聚類的技術方式，將用戶所感興趣的所有信息進行聚合，為用戶提供離線式的信息檢索服務[8]。具體而言，即采取有效的定時處理機制，對執(zhí)行層的相關信息資源進行更新和存儲，形成一種行之有效的聚類算法，以數字圖書館中的文檔為基礎，通過預處理、詞分類映射的自組織、詞分類映射、文檔編碼、文檔映射的自組織、文檔映射等流程，以實現具體的感興趣信息的聚類工作，從而在海量資源中為用戶提取相應信息。

（三）實現結構

現階段，數字圖書館已經成為一種信息服務新選擇，它具備強大的信息資源服務功能，能夠滿足大部分領域的信息需求。為實現個性化信息檢索功能，必須建立起相對完整的技術結構，突出“以用戶為中心”的技術服務理念，搭建技術服務框架和功能。其中，用戶既是個性化信息檢索的執(zhí)行者，更發(fā)揮著對于信息檢索服務的反饋作用，可以為數字圖書館個性化信息檢索提供客觀建議，以進一步優(yōu)化信息檢索服務的功能。當前，結合數字圖書館的個性化信息檢索特點，已經形成了比較完善的實現結構，總體由客戶端與服務器端進行信息交互，具體實現結構如圖2所示。

根據圖2的實現結構分析，客戶端所承載的功能主要是對用戶以及用戶信息建模分析，使后續(xù)個性化信息檢索得以實現。同時，在服務器端主要是以個性化信息檢索為核心，對所獲取的信息數據加以處理和反饋，保證數據信息收集和應用的準確性，體現出個性化信息檢索的功能特點。但在該實現結構中仍然存在一定的缺點，即由于需要收集大量的用戶信息，并要求實現用戶模型的相互傳輸，這將導致在信息處理過程中出現隱私侵犯風險。基于目前數字圖書館的個性化信息檢索而言，該結構越來越突出合作式的個性化信息檢索，更好地發(fā)揮了服務器實現的優(yōu)勢，其信息安全風險也得到有效控制，具有極強的實用價值。

五、結語

綜上所述，伴隨信息時代發(fā)展進程加速，越來越豐富的新興技術被廣泛應用，在數字圖書館信息資源服務領域，同樣在現代技術的推動下變得愈發(fā)完善。個性化信息檢索作為一種重要功能，旨在通過簡化用戶信息檢索流程，提升用戶數字圖書館應用體驗，因此更需要依賴于創(chuàng)新的理念和全新的技術予以支持。本文通過對數字圖書館個性化信息檢索研究，有效梳理了個性化信息檢索原理和功能，并且能夠在其中挖掘更大價值，即通過服務算法及功能模塊的擴展，使其具備更豐富的個性化服務功能。特別是在當前信息爆炸的時代背景下，數字圖書館應當加強自身技術創(chuàng)新，結合最新的技術優(yōu)勢及創(chuàng)新服務理念，為用戶提供多元化、個性化的信息檢索服務，實現數字圖書館發(fā)展的全面支撐。

參考文獻

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作者單位：中共天津市委黨校