基于數據驅動的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務研究與實踐

分類號 G252；G203DOI10.16810/j.cnki.1672-514X.2025.06.009

Research and Practice on the Red Literature Resources Personalized Recommendation Service Based on Data Driven

Yin Tingting， Guo Dan， Li Linying

AbstractAs a useful tool foruser servicedesign in big data environments，thedata driven technology provides new development direction and technical support for the red literature resources personalized recommendation service of university libraries inthe bigdata environment.Firstly，the development processand research status of domesticred literatureresources personalizedrecommendation service areconducted.Secondly，basedontheoverviewof datadriven technologyandtheapplication practice，the hybrid modelofredliterature resources personalizedrecommendationservice of universityforliteratureresourcesandreaders’needsare proposed inthispaper，which includes thereaders’information extractionlayer，theliteratureinformationprocessinglayer，thedatainformationmatchinglayer，andtheserviceinformation interactionlayer.Finaly，basedonthethespecific practiceofred literatureresourcespersonalizedrecommendationservice of Northwestern Polytechnical University，the mode ofredliterature resources personalized recommendation serviceis proposedrespectively from threeaspects：literature feature data mining，interactive scenariosimulation and reader feature information extraction， which could provide theoretical support and development basis for personalized reading promotion service of red literature resources under the background of big data.

KeywordsData driven.Red literature resources.Resources recommendation.Personalized service.

0引言

自中共十九大勝利召開以來，習近平總書記多次深入革命老區調研考察并提出“要把紅色資源利用好\"的發展要求1]。對當今中國社會而言，紅色資源是最生動、最具有歷史感的社會財富，代表著中華民族百折不撓的艱苦奮斗精神，也體現出一代又一代中國共產黨人浴血奮戰的苦難歷程2。當前，紅色資源的建設與開發利用已成為社會發展的熱點3。對高校而言，大力開展紅色資源建設，已成為高校紅色文化宣傳的發展方向。因此，圖書館需要充分利用已有的館藏文獻資源，發揮紅色教育基地職能，營造紅色閱讀氛圍；同時，圖書館更需要積極運用新理論與新技術，大力開展紅色文化的教育與宣傳活動，培養具有紅色特質的合格接班人。由此，本文借鑒數據驅動技術在金融市場、精準營銷、產品研發等領域的實踐成果，尋找數據驅動技術與紅色文獻資源推廣服務的契合點，并引入紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務中，充分利用數據驅動技術的優勢構建紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務模型，同時，以西北工業大學紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務具體實踐活動為例，對紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務的開展模式進行提煉，為圖書館開展紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務提供理論支持與實踐依據。

1紅色文獻資源閱讀推廣服務研究概述

圖書館是科學技術、文化水平發展的重要基礎，承擔著向讀者傳播科學技術和文化知識育人的職責，紅色文獻資源閱讀推廣服務是圖書館基本業務的有機組成部分。在大數據背景下，讀者能夠獲取到的紅色文獻資源呈現爆發式增加，豐富的文獻資源中蘊藏著大量的、內容豐富的信息資源，然而由于文獻資源的數量過于龐雜，極易在讀者使用圖書館文獻資源的過程中，發生信息加載速度緩慢、檢索到的數據沒有任何有效信息等問題。因此，從海量文獻資源中快速、準確地尋找滿足讀者需求的、有效的紅色文獻資源信息，已成為亟需解決的難點與熱點。基于此，信息檢索、圖書情報等領域的研究人員已對紅色文獻資源進行了廣泛的研究與案例實踐。吳爽基于公共圖書館紅色數字資源推廣建設存在的具體問題，提出全方位整合資源、打造共建共享平臺、規避潛在著作權風險等建設對策；王健以韶山毛澤東圖書館建設的毛澤東著作版本數字資源平臺為例，介紹了該平臺建設的步驟、特點，對開展紅色文獻數字資源推廣建設的意義與價值進行了闡述，提出了紅色文獻數字資源建設與開發的普適性對策;馬清峰等結合紅色文獻數字化建設現狀及存在的不足，提出數字化視域下紅色文獻推廣與利用策略；孫愛華等對現有紅色文獻服務平臺功能要素進行識別，結合我國紅色文獻服務平臺的建設現狀，構建了5個維度13項二級指標的紅色文獻服務推廣平臺功能體系；

史云以中共黨史文獻中心為例，探索媒介環境學視閾下紅色主題圖書館建設的理論和推廣實踐路徑;黎少玲1通過對公共圖書館紅色文獻資源建設與推廣服務的評析，建議紅色文獻資源的發展應在突出地域特色、挖掘文獻內涵、豐富服務方式、利用數字賦能等方面加強;曹莎莎等[12]通過梳理紅色文獻概念及特點，總結紅色文獻收集整理現狀和閱讀推廣概況，系統性構建紅色文獻推廣策略。

但就已取得的成果來說，普遍使用的文獻資源閱讀推廣服務存在推廣對象特征屬性不明確、推廣范圍較小、推廣資源信息不精準等實際情況[13-14]，截至目前仍沒有研究人員全面分析過如何利用數據驅動技術提升紅色文獻資源閱讀推廣服務的質量與效率，甚至還未有相關學者深入探索利用數據驅動技術建立紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務模型及應用實踐等方面的研究[15]。而關于紅色文獻資源閱讀推廣服務的發展近況，主要以紅色文獻資源宣傳、閱讀推廣實踐應用的研究和發展為主，在高校紅色文獻資源閱讀推廣服務中的應用相對匱乏；同時在這一方向的應用集中在不同推薦技術的具體實踐、紅色文獻資源數據的整合計算和推薦服務算法等展開的實踐研究。針對用戶特征屬性信息及其文獻資源網絡訪問、文獻瀏覽等行為數據的考慮不足，特別是基于數據驅動技術的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務方面的研究較少，存在針對用戶個人特征屬性及其資源需求分析不深入，對紅色文獻資源特征提取不準確、對用戶資源需求與文獻資源匹配不精準等實際問題。

2建立基于數據驅動的紅色文獻資源個性化閱讀推廣模型

2.1 數據驅動簡述

數據驅動主要是以全面、科學的獲取、分析數據信息為基礎，在實際應用中能夠為研究行為和生產實踐提供數據支撐與決策支持。本質上而言，數據驅動是一種工作方式，它強調決策和行動主要基于數據和數據分析的結果。具體來說，數據驅動的基本特征主要包括：

（1）通過收集、整合、分析和挖掘各種形式的數據，以獲取有價值的信息和洞察，進而支持更明智、更有效的決策。

（2）在數據信息挖掘的過程中，主張利用主動性思維、批判性思維去判斷新出現的知識，同時注重對已獲取知識的批判性篩選與剔除，針對構建完成的知識結構體系不斷優化與完善，有效促進知識框架體系的完備性與科學性。

（3）注重知識之間的關聯、遷移以及能夠轉化用于解決實際問題的能力。利用對獲取的知識特征數據挖掘，分析、歸納出各知識特征之間的關聯性連接點信息，并將這一關聯性信息進行遷移、轉化后用于解決具體問題。

2.2基于數據驅動構建高校紅色文獻資源推廣模型

在大數據網絡信息背景下，描述用戶的數據信息具有多維度、非線性的特征，利用數據驅動技術建立紅色文獻資源個性化閱讀推廣模型需提前獲取充足的能夠科學、完整的描述文獻資源及用戶特征的數據作為驅動，在此基礎上，利用數據分析算法，基于數據驅動技術針對用戶特征和紅色文獻資源處理步驟主要有：利用讀者屬性特征及其文獻資源網絡訪問、文獻瀏覽等行為信息的篩選、提取行為，完成讀者屬性特征集合的描繪處理，構建能夠體現用戶特征信息的數據系統；針對建立的用戶信息數據系統，完成讀者個體及相似讀者群體的自動分組操作；針對紅色文獻資源進行數據特征提取、分類等操作，完成紅色文獻資源特征信息的描述提取，構成高校紅色文獻資源數據庫；完成文獻信息和讀者需求信息之間的匹配步驟，構建紅色文獻資源個性化閱讀推廣模型，完成為讀者提供的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務具體流程。

2.2.1 提取文獻資源特征，建立文獻特征數據庫

根據文獻資源的具體形式，利用圖書館管理交互系統以及HTML結構提取技術，完成針對紅色文獻資源的類型、特征的分類判斷與特征信息的提取操作，如題名、作者、機構、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻等關鍵字段，建立紅色文獻資源特征數據庫集合。在具體的步驟中，由于文獻特征的表達方式不同，可以將其分為長文本和短文本分別處理，并分別獲取對應的數據信息集合，用于文獻資源數據信息的匹配基礎，從而完成紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務。

2.2.2提取讀者特征信息，建立讀者標簽體系

在大數據背景下，圖書館集成交互網絡系統能夠對讀者屬性特征信息進行記錄與獲取。隨后，利用數據驅動技術對獲取到的讀者信息進行挖掘、分析，形成標準化的標簽數據信息，從而針對不同的讀者及讀者群組建立標簽體系。由于存放讀者特征信息物理介質的不同，獲取的讀者信息可能形式各異且信息容量差距較大，導致各數據之間無直接關聯性，或相互關聯性較小，無法形成數據之間的網狀聯系圖。針對這一具體情況，可以依照獲取到的數據信息的具體內容，將讀者信息大致分為基本穩定信息集合和動態調整信息集合。基本穩定信息集合內容主要包括讀者的姓名、專業、所在學院、研究領域等基本穩定不變的信息；動態調整信息集合則主要包括讀者的科研興趣、在搜索網站及學校圖書館交互系統的瀏覽信息、評論數據、借閱歷史記錄等行為數據內容，動態調整信息集合的內容可能會隨著讀者學習階段改變、專業研究方向改變、科研經歷變化等發生變化和更新。

2.2.3建立紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務模型

在完成文獻特征數據庫和讀者標簽體系構建后，可以依此處理與之對應的紅色文獻資源閱讀推廣服務匹配操作，將構建的紅色文獻資源閱讀推廣服務流程應用到紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務實際應用中去，完成向潛在讀者推薦滿足其需要的紅色文獻資源數據的全部流程。在具體推薦過程中，可以依據讀者對于紅色文獻資源的具體需求情況的不同，結合讀者使用文獻資源的時間范圍分為長時需求值和短時需求值，并應用于讀者標簽體系構建的驅動階段，完成模型的初始化設置，進而為潛在讀者提供個性化的紅色文獻資源閱讀推廣服務[。同時，在建立紅色文獻資源推廣服務模型的過程中，需要利用網頁提取、聚類合并等數據處理技術，依次完成針對讀者信息的全面化、多樣化、層次化描述，并隨著動態調整信息集合的內容改變，用于建立資源推廣服務模型的數據庫也需及時更新，才能確保建立模型的準確性和科學性，為紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務提供基礎保障作用。基于以上分析，本文建立的紅色文獻資源個性化閱讀推廣模型由以下四個模塊構成：讀者信息提取層、文獻信息處理層、數據信息匹配層及服務信息交互層。

讀者信息提取層是整個閱讀推廣服務模型的基礎處理操作，其主要作用是完成讀者特征基礎數據及用戶在使用學校網站、學校圖書館交互系統等瀏覽行為的動態信息提取操作，并通過數據去噪、剔除無效信息、合并同類數據、聚類整合后得到描述紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務對象的元數據信息，為后續的文獻資源推廣服務精準提供匹配數據集合。

文獻信息處理層是基于數據驅動技術構建紅色文獻個性化閱讀推廣服務流程的主要處理操作，以圖書館文獻資源數據信息為基礎，通過數據驅動技術完成文獻資源信息的信息提取、篩選及分類、合并匯總的處理過程，獲得紅色文獻資源數據信息集合，為與紅色文獻資源的推廣服務提供數據基礎。

在數據信息匹配層，首先，基于讀者信息提取層獲得的讀者特征元數據信息，結合讀者對紅色文獻資源的使用需求及紅色文獻資源的搜索信息、評價留言、轉發記錄等有效行為數據，利用數據挖掘技術分別對讀者的當前需求及潛在需求完成信息提取、篩選及聚合處理，建立讀者當前需求及潛在需求的數據集合。然后，將單個讀者特征的信息集合及描述相似讀者群體特征的信息集合分別與通過文獻信息處理層獲取的文獻資源特征數據庫進行字段匹配操作，若匹配操作成功，將匹配后得到的紅色文獻資源數據輸出，否則，執行文獻特征數據庫和讀者標簽體系的擴充、更新操作，隨后定期執行匹配步驟，直至獲取滿足讀者需求的匹配數據信息。其中，針對讀者潛在需求信息集合庫，可以定期與紅色文獻資源推廣服務數據庫的信息進行匹配操作。

在服務信息交互層，將匹配操作完成后滿足讀者需求的紅色文獻資源信息以列表方式推送至讀者個人賬號內，內容主要包括待推薦紅色文獻資源的亮點信息、推薦指數及使用方法、獲取路徑等相關信息，從而有效提升紅色文獻資源閱讀推廣服務的精準性和推廣質量。

3紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務應用模式探討

3.1基于數據驅動技術的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務實踐案例

以全體在校讀者為研究對象，西北工業大學圖書館于2024年“世界讀書日\"期間推出基于數據驅動技術的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務系列活動，活動以學校現有的紅色文獻資源為主、讀者現場薦購紅色文獻為輔的方式開展，面向讀者完成包括紙質資源、數字資源等各類型紅色文獻資源的推廣宣傳與主動推送業務。

在開展紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務系列活動過程中，關于能夠科學描述讀者特征數據的篩選與提取整理是整個活動的基礎：獲取能夠準確描述讀者用戶特征的數據，主要包括讀者特征屬性、專業信息及在學校網站、圖書館網站平臺內的行為記錄等數據信息[18]。針對具體操作而言，讀者基本屬性、所在學院、專業信息、研究領域等基本穩定信息是從學校入學管理系統、教務系統等數據中提取；讀者的資源獲取行為、知識檢索行為、網頁瀏覽行為、網頁訪問信息等動態變化數據，主要是采用數據實時標記的方法獲取。在獲取以上各類型數據的基礎上，通過統一的數據信息解析規則，完成針對讀者信息的去噪、篩選、提取與分類工作。

隨后，將基于本校學生特征信息建立的讀者及讀者群體標簽集合與學校紅色文獻資源特征庫集合進行關鍵詞自動比對、匹配操作，從而將匹配成功的紅色文獻資源信息提供給目標讀者及自標讀者群體。同時，為實現被推薦紅色文獻資源的清晰、準確的可視化呈現，建立基于SOLR索引管理工具的紅色文獻資源索引存儲規則，采用網頁下拉列表形式針對讀者及讀者群體推薦結果進行展示，以及為目標讀者及讀者群體提供待推薦的紅色文獻資源清單列表，從而實現精準、完備的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務的具體流程。

3.2基于數據驅動技術的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務應用模式

在高校紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務中，利用數據驅動技術實現針對讀者特征數據的篩選、提取步驟，利用讀者特征屬性及讀者對已有紅色文獻資源的瀏覽信息、評論數據、下載數據等完成讀者和相似讀者群體關于所需文獻資源信息的分類、提取操作，從而將讀者及相似讀者的標簽數據分類形成多個描述不同資源需求主題的信息集合[18]，便于后續完成讀者及讀者群體需求與紅色文獻資源數據之間的比對與匹配工作。因此，本文分別從文獻特征數據挖掘、交互情景模擬、讀者特征提取針對紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務的應用進行具體分析與研究，為面向讀者的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務提供數據依據。

（1）基于文獻特征數據挖掘的紅色文獻資源推廣模式。通過對學校網站及文獻交互系統內讀者行為信息的數據進行提取與分類聚合處理工作，主動得目標讀者所需各類紅色文獻資源特征信息集合和關聯數據集合，如引用、被引、評論留言等信息，根據紅色文獻資源特征信息集合和關聯數據集合完成聚合、分組處理，經過匹配操作，向目標讀者提供其所需要的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務。基于文獻特征數據挖掘的紅色文獻資源推廣模式是以主動獲取目標讀者自身的文獻需求為基礎，在資源推廣服務實踐中設置關于讀者身份的統一認證方式，有效簡化關于目標讀者身份信息認證的復雜性，有利于紅色文獻資源推廣服務模型獲取目標讀者的文獻資源需求數據，同時應以學校網站及文獻交互系統內已保存的瀏覽信息、評論數據、借閱歷史記錄等有效行為數據為驅動數據來源，因此在基于文獻特征數據挖掘的紅色文獻資源推廣模式中，文獻資源的推廣成功率較高，同時閱讀推廣服務內容也較精準。

（2）基于交互情景模擬的紅色文獻資源推廣模式。在大數據背景下，利用數據驅動技術增加讀者所處情景的資源需求模擬、所在訪問環境條件等的挖掘信息，獲取讀者在具體情境下的紅色文獻資源需求情況，向讀者主動推薦其可能需要的文獻條目信息。在向讀者提供閱讀推廣服務具體過程中，主動利用數據傳感器、信息接收感應器等新媒體設施實時檢測讀者所處環境情境，通過構建讀者環境情景模型科學提取讀者當前所處環境信息，依據交互情景模擬的具體環境情況及時獲取目標讀者可能需要的文獻資源需求數據，以此作為數據驅動的基礎信息，在文獻資源管理系統內篩選與情景模擬獲取的自標讀者資源需求相符合的文獻資源信息，并將篩選匹配后出的文獻資源依據關聯特征排序，從而向目標讀者完成文獻資源推廣工作。

（3）基于讀者特征信息提取的紅色文獻資源推廣模式。將讀者及讀者群體屬性特征作為基礎信息進行過濾與提取，利用數據驅動技術篩選與讀者需求及讀者群體文獻需求相近的文獻資源集合，并實時推送給目標讀者及目標讀者群體。在向目標讀者及自標讀者群體提供閱讀推廣服務過程中，深入挖掘與某個讀者具有相似文獻資源需求的讀者群體，形成相似文獻資源需求的讀者群體集合，完成文獻資源的匹配及推送服務，為這一類讀者群體提供相對應的個性化閱讀推廣服務。然而，基于讀者特征及篩選后的讀者群體特征提取的紅色文獻資源推廣模式只有在讀者及相似讀者群體登錄過學校網站及文獻交互系統并產生瀏覽信息、評論數據、借閱歷史記錄等有效行為數據后，才可能被圖書館管理系統獲取并進行后續操作處理，否則，將無法完成針對相關讀者及讀者群體資源需求的匹配與推廣工作。因此，可以在讀者瀏覽相關網頁時，管理系統設置提醒讀者及時登錄的提示，為后續的文獻資源推廣服務提供數據支持。

4結語

依托圖書館收藏的海量文獻資源，完成紅色文獻資源的推廣與利用，是新時代高校文化建設的重要環節。在大數據環境下，基于數據驅動的紅色文獻資源推廣服務模式為紅色文獻資源使用率的提升提供了技術支持與發展依據，本文基于紅色文獻資源數據信息及讀者特征信息，深度挖掘讀者及相似讀者群體對于紅色文獻資源的潛在需求，建立包含服務信息提取層、服務信息處理層、服務信息匹配層及服務信息交互層構成的紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務模型，并以數據驅動技術在西北工業大學紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務中的實踐情況為例，分別從文獻特征數據挖掘、交互情景模擬、讀者特征信息提取等三個方面對紅色文獻資源個性化推廣服務模式進行探究與分析，提出紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務的具體應用模式及未來發展方向，為紅色文獻資源個性化閱讀推廣服務提供實踐基礎及借鑒。

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郭丹 西北工業大學圖書館館員。陜西西安，710072。

李林影 西北工業大學圖書館館員。陜西西安，710072。

（收稿日期：2024-10-20編校：謝艷秋，董瑩）