張寧昳

（浙江傳媒學(xué)院 浙江杭州 310018）

個(gè)性化推薦系統(tǒng)在Web2.0時(shí)代成為一種很好的挖掘“暗文本”進(jìn)行信息篩選的解決方案，這種解決方案越來(lái)越普遍的使用在目前的網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)實(shí)中。Amazon、Google和IBM等互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用服務(wù)商都已將這種個(gè)性化推薦系統(tǒng)融入到了自己的產(chǎn)品當(dāng)中，也為這種個(gè)性化推薦系統(tǒng)的數(shù)據(jù)底層積累了越來(lái)越多的海量文本。個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出文本的組織結(jié)構(gòu)是個(gè)性化推薦系統(tǒng)交付給用戶成果的最直接，也是最直觀的方式之一。文本的組織結(jié)構(gòu)在一定程度上決定著人們是如何獲得這些文本的，將怎樣定位這些獲得文本的優(yōu)先級(jí)，甚至影響到人從文本中獲得的知識(shí)在腦中的組織結(jié)構(gòu)。個(gè)性化推薦系統(tǒng)通過(guò)輸出的推薦文本間存在著怎樣的文本組織結(jié)構(gòu)成為一個(gè)值得認(rèn)真探究的問(wèn)題。

1 Amazon與個(gè)性化推薦系統(tǒng)

Amazon是世界上最大的網(wǎng)上商店，其ALEX排名位列全球第八。每天有上千萬(wàn)本圖書在Amazon被交易。Amazon有相當(dāng)久遠(yuǎn)的文本個(gè)性化推薦系統(tǒng)開發(fā)使用歷史，1997 年，Amazon的創(chuàng)始人杰夫·貝索斯（Jeff Bezos）決定開始嘗試根據(jù)客戶以前的購(gòu)物喜好為其推薦具體的書籍。在此之前，個(gè)性化推薦系統(tǒng)才剛剛在1995年被提出，當(dāng)時(shí)還只是一個(gè)實(shí)驗(yàn)室理論級(jí)別的概念，而其它的互聯(lián)網(wǎng)公司則是直至2001年才開始在他們的服務(wù)中加入了個(gè)性化推薦系統(tǒng)，如，2001年，IBM電子商務(wù)平臺(tái)Websphere中增加了個(gè)性化功能推薦功能；2007年，Google才在其AdWords添加了個(gè)性化推薦功能，雅虎推出了個(gè)性化推薦廣告方案 SmartAds；2009 年，美國(guó)著名的網(wǎng)上零售商Overstock才開始使用個(gè)性化推薦功能。由此可以看出1997年進(jìn)入個(gè)性化推薦系統(tǒng)開發(fā)的Amazon可謂是這個(gè)領(lǐng)域的先驅(qū)了。

Amazon個(gè)性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展史也可以說(shuō)推動(dòng)了個(gè)性化推薦系統(tǒng)的發(fā)展，Amazon最早的系統(tǒng)采用了準(zhǔn)確度非常低的原始統(tǒng)計(jì)方法來(lái)處理大量的客戶數(shù)據(jù)，并以此為依據(jù)進(jìn)行商品推薦，直至1998年，Amazon申請(qǐng)“item-to-item”協(xié)同過(guò)濾技術(shù)，并將這種技術(shù)在Amazon中推廣使用才使得個(gè)性化推薦系統(tǒng)變的開始完善起來(lái)?，F(xiàn)在，經(jīng)過(guò)了很多的改進(jìn)的Amazon推薦系統(tǒng)是目前運(yùn)用最成功的推薦系統(tǒng)之一，Amazon2012年報(bào)顯示，其將近30%的圖書銷售量源自個(gè)性化推薦系統(tǒng)。Amazon個(gè)性化推薦系統(tǒng)中被相關(guān)關(guān)系連接起來(lái)的主要是文本，16年的發(fā)展也沉淀積累了海量的文本和相關(guān)信息，相關(guān)關(guān)系和文本組織結(jié)構(gòu)也相對(duì)穩(wěn)定而成熟。

2 基于實(shí)證調(diào)查的Amazon個(gè)性化推薦系統(tǒng)中的文本結(jié)構(gòu)組織分析

2.1 樣本的選擇與數(shù)據(jù)處理

本文選擇Amazon的書籍個(gè)性化推薦系統(tǒng)作為主要的數(shù)據(jù)來(lái)源，對(duì)自然科學(xué)、人文社科兩個(gè)學(xué)科分類標(biāo)準(zhǔn)大類中的487個(gè)相關(guān)性聯(lián)接的文本樣本進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。為了方便本研究的數(shù)據(jù)總結(jié)和分析，本文對(duì)所收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行了四層數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)模型，即：

（1）一層：數(shù)據(jù)起始層，五個(gè)學(xué)科大類每個(gè)大類各隨機(jī)選取兩個(gè)文本作為起始數(shù)據(jù)；

（2）二層：一層文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦而得的文本集合；

（3）三層：由二層文本經(jīng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦而得的文本集合；

（4）四層：由三層文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦而得的文本合集。

2.2 Amazon的文本結(jié)構(gòu)組織與分析

2.2.1 雙向可逆性的文本組織結(jié)構(gòu)聯(lián)結(jié)方式

在數(shù)據(jù)分析的過(guò)程中，一個(gè)典型的個(gè)案引起了我們的注意，在對(duì)一層起始數(shù)據(jù)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》及其二三層數(shù)據(jù)進(jìn)行分析的過(guò)程中，研究者注意到這樣一個(gè)現(xiàn)象，一層數(shù)據(jù)《大數(shù)據(jù)時(shí)代》經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦了我們的二層推薦文本之一《第三次工業(yè)革命:新經(jīng)濟(jì)模式如何改變世界 》。當(dāng)研究者進(jìn)一步觀察由《第三次工業(yè)革命:新經(jīng)濟(jì)模式如何改變世界 》經(jīng)推薦系統(tǒng)推薦的文本時(shí)，發(fā)現(xiàn)其中第一位的推薦文本就是《大數(shù)據(jù)時(shí)代》。經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)組織的文本之間存在一種回歸現(xiàn)象，即從一個(gè)文本起始經(jīng)過(guò)兩次上文本推薦，輸出的推薦結(jié)果中包含了起始文本。

為了研究這種現(xiàn)象，我們從總量為214個(gè)文本的二層數(shù)據(jù)中隨機(jī)抽取了40個(gè)文本進(jìn)行調(diào)查，其中有36個(gè)文本出現(xiàn)了這種回歸現(xiàn)象，占到了總數(shù)的百分之九十。高達(dá)百分之九十的回歸現(xiàn)象發(fā)生率表現(xiàn)出了回歸現(xiàn)象在由個(gè)性化推薦系統(tǒng)聯(lián)系起來(lái)的文本之間。將這種組織結(jié)構(gòu)直接可視化之后可以得到一個(gè)環(huán)狀的組織機(jī)構(gòu)，但進(jìn)一步歸納內(nèi)在的邏輯我們能夠得到雙向可逆的組織結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖1），而這種普遍存在的回歸現(xiàn)象起始，可認(rèn)為是個(gè)性化推薦系統(tǒng)下文本的雙向可逆的組織結(jié)構(gòu)聯(lián)結(jié)方式的外在表現(xiàn)。

圖1 回歸現(xiàn)象的可視化歸納示意圖

從推薦輸出的文本是否對(duì)使用者提供使用價(jià)值而言，雙向可逆文本在第二次經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦的過(guò)程中產(chǎn)生了重復(fù)性的無(wú)效信息。簡(jiǎn)而言之，就是以A作起始文本，該文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的推薦輸出推薦文本B，推薦文本B經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦輸出結(jié)果為A的文本。此時(shí)的A文本對(duì)于基于B的文本推薦的結(jié)果就是一個(gè)重復(fù)性的無(wú)效信息。

這一冗余信息廣泛的分布在整個(gè)個(gè)性化推薦系統(tǒng)的每條推薦結(jié)果中，這種重復(fù)性的信息其實(shí)有很高的相關(guān)關(guān)系，但是對(duì)于個(gè)性化推薦系統(tǒng)的使用者而言還是太過(guò)機(jī)械，也許這是日后個(gè)性化推薦系統(tǒng)往更加智能精確方向改進(jìn)、發(fā)展的一個(gè)突破口。

2.2.2 網(wǎng)狀的文本間組織結(jié)構(gòu)

進(jìn)一步擴(kuò)展上述的回歸性研究的范圍，隨機(jī)的從214個(gè)二層文本中抽取24個(gè)文本，研究一個(gè)起始文本經(jīng)過(guò)三次及以上的個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦，每次推薦輸出的結(jié)果。出現(xiàn)了一個(gè)有趣的現(xiàn)象。如，一層起始文本為《果殼中的宇宙》，經(jīng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)，二層文本出現(xiàn)《相對(duì)論》，經(jīng)個(gè)性化推薦系統(tǒng)再推薦，三層文本出現(xiàn)《物種起源》，再經(jīng)系統(tǒng)推薦，四層文本中出現(xiàn)《果殼中的宇宙》，即為一層起始文本。在隨機(jī)選取的24個(gè)文本中，經(jīng)過(guò)5次個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦后文本出現(xiàn)回歸現(xiàn)象的有16個(gè)，占到了總數(shù)的66.7%。

隨機(jī)抽樣顯示這種多邊形的文本組織結(jié)構(gòu)廣泛的存在于個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出的文本中，且由于各個(gè)起始文本在個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦結(jié)構(gòu)輸出的時(shí)候往往輸出不止一個(gè)結(jié)果，由此為每個(gè)多邊形的“節(jié)點(diǎn)”——文本提供了接向其他多邊形的接口。由于這種單個(gè)的多邊形結(jié)構(gòu)可以疊加，而通過(guò)疊加后的個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出的文本間就呈現(xiàn)出了一種網(wǎng)狀的組織結(jié)構(gòu)（見(jiàn)圖2）。

圖2 網(wǎng)狀文本組織結(jié)構(gòu)疊加效果圖（局部）

2.3 Amazon的文本結(jié)構(gòu)組織特征

2.3.1 文本學(xué)科間橫向組織結(jié)構(gòu)緊密

不同學(xué)科的起始文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)文本推薦后，輸出的文本學(xué)科門類傾向于和不同學(xué)科的文本在組織結(jié)構(gòu)上建立起聯(lián)系，這種現(xiàn)象在所有的統(tǒng)計(jì)樣本中都有體現(xiàn)，如，天文學(xué)的起始文本，系統(tǒng)推薦后有物理學(xué)、文學(xué)、歷史學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)、哲學(xué)、力學(xué)、系統(tǒng)學(xué)及經(jīng)濟(jì)學(xué)；以物理學(xué)為起始文本的系統(tǒng)推薦結(jié)果有天文學(xué)、物理學(xué)、文學(xué)、歷史學(xué)、數(shù)學(xué)、生物學(xué)、哲學(xué)、力學(xué)、心理學(xué)、林學(xué)和經(jīng)濟(jì)學(xué)。比較突出的是天文學(xué)文本，其不光與自然科學(xué)領(lǐng)域的物理學(xué)、生物學(xué)、化學(xué)、力學(xué)等學(xué)科有著緊密關(guān)聯(lián)，還與人文學(xué)科中的歷史學(xué)、文學(xué)、哲學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)文本建立起了組織機(jī)構(gòu)上的聯(lián)系。這種組織上的聯(lián)系使得單文本在組織結(jié)構(gòu)中的獨(dú)立性得到了很大的提升，不需要依附于原有的學(xué)科分類組織結(jié)構(gòu)形式。

2.3.2 層級(jí)間文本內(nèi)容具有相對(duì)沿承關(guān)系

天文學(xué)起始文本經(jīng)過(guò)一次個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦輸出的推薦文本共有50個(gè)，其中天文學(xué)文本13個(gè)、物理學(xué)文本12個(gè)、文學(xué)文本6個(gè)、數(shù)學(xué)文本5個(gè)、歷史學(xué)文本4個(gè)、生物學(xué)文本3個(gè)、哲學(xué)文本2個(gè)、力學(xué)文本2個(gè)、化學(xué)文本1個(gè)、系統(tǒng)科學(xué)文本1個(gè)、經(jīng)濟(jì)學(xué)文本1個(gè)。按照比例劃分：天文學(xué)文本占推薦文本總數(shù)的26%、物理學(xué)文本占24%、文學(xué)文本占12%、數(shù)學(xué)文本占到10%、歷史學(xué)文本占8%、生物學(xué)文本占6%、哲學(xué)文本占4%、力學(xué)文本占4%、化學(xué)、系統(tǒng)科學(xué)、經(jīng)濟(jì)學(xué)文本各占2%。

天文學(xué)起始文本經(jīng)過(guò)一次個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦輸出的推薦文本共有38個(gè)，其中天文學(xué)文本6個(gè)、物理學(xué)文本10個(gè)、文學(xué)文本7個(gè)、數(shù)學(xué)文本2個(gè)、歷史學(xué)文本4個(gè)、生物學(xué)文本1個(gè)、哲學(xué)文本1個(gè)、力學(xué)文本1個(gè)、心理學(xué)1個(gè)、林學(xué)2個(gè)。按照比例劃分：天文學(xué)文本占推薦文本總數(shù)的15%、物理學(xué)文本占26%、文學(xué)文本占18%、數(shù)學(xué)文本占到5%、歷史學(xué)文本占10%、生物學(xué)、哲學(xué)、心理學(xué)文本各占3%、林學(xué)文本占5%。

可見(jiàn)，天文學(xué)起始文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦所得的文本中同為天文學(xué)的文本占到了最大的比重為26%，物理學(xué)為其實(shí)文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)所得的文本中物理學(xué)文本占到的比重最大為26%。在人文學(xué)科這種沿承關(guān)系更加明顯，以文學(xué)為起始文本經(jīng)過(guò)一次個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦輸出的文本學(xué)科統(tǒng)計(jì)表達(dá)到了80%。

2.3.3 文本組織結(jié)構(gòu)更加開放

經(jīng)過(guò)追蹤8組文本個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦后輸出的文本在3天內(nèi)的變化情況，一一對(duì)比三天前和三天后8組文本經(jīng)過(guò)個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出的文本，筆者得到了如下數(shù)據(jù)：1組文本的個(gè)性化推薦內(nèi)容中出現(xiàn)了從前未出現(xiàn)過(guò)的新增文本內(nèi)容。從統(tǒng)計(jì)學(xué)上來(lái)說(shuō)這是一個(gè)非常不起眼的樣本量，可這個(gè)新增文本內(nèi)容展現(xiàn)了開放的文本組織結(jié)構(gòu)特征。

這從個(gè)性化推薦系統(tǒng)的原理上也可以得到證明，個(gè)性化信息系統(tǒng)通過(guò)相關(guān)關(guān)系來(lái)進(jìn)行推薦，而這種相關(guān)關(guān)系是通過(guò)使用者行為建立起來(lái)的，使用者行為是一個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程，這個(gè)過(guò)程適應(yīng)著不斷出現(xiàn)的新文本。新的文本也在這個(gè)動(dòng)態(tài)的過(guò)程中被與原有的文本建立起相關(guān)關(guān)系，并因?yàn)檫@種相關(guān)關(guān)系被納入系統(tǒng)當(dāng)中。

2.3.4 文本組織結(jié)構(gòu)相對(duì)穩(wěn)定

進(jìn)一步研究8組文本個(gè)性化推薦系統(tǒng)推薦后輸出的文本在3天內(nèi)的變化情況，筆者發(fā)現(xiàn)每組數(shù)據(jù)中個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出的文本在排序上每次都與上次略有不同。但其中七組經(jīng)過(guò)推薦后的文本內(nèi)容沒(méi)有發(fā)生改變。簡(jiǎn)而言之，個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出的推薦文本結(jié)果只是在排序上發(fā)生了改變，而具體文本沒(méi)有發(fā)生太大的變化。體現(xiàn)出個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出的文本結(jié)構(gòu)上具有相對(duì)的穩(wěn)定性。

3 Amazon的文本結(jié)構(gòu)組織對(duì)圖書館的啟示

Amazon的文本組織結(jié)構(gòu)幫助文本的接受者建立文本間關(guān)系的初步認(rèn)識(shí)，是一種最直接最直觀的接觸個(gè)性化推薦系統(tǒng)交付給我們成果的方式之一。文本的組織結(jié)構(gòu)在一定程度上決定著人們是如何獲得這些文本的，將怎樣定位這些獲得文本的優(yōu)先級(jí)，甚至影響到人們從文本中獲得的知識(shí)在腦中的組織結(jié)構(gòu)。這種組織結(jié)構(gòu)特點(diǎn)對(duì)目前已開展大量個(gè)性化服務(wù)的圖書館而言，具有一定的啟示作用。

3.1 學(xué)科間的聯(lián)系進(jìn)一步變得緊密，跨學(xué)科知識(shí)獲取步長(zhǎng)變短

從以上可以看出，由于個(gè)性化推薦系統(tǒng)的影響，Amazon輸出的文本的組織結(jié)構(gòu)學(xué)科橫向間的關(guān)系非常的緊密，這意味著從前相互關(guān)系松散的學(xué)科間的聯(lián)系也變的緊密起來(lái)。因此，用戶從一個(gè)學(xué)科的起始文本引向另一個(gè)嶄新學(xué)科的文本的步長(zhǎng)變的相對(duì)較短。如從《量子世界:寫給所有人的量子物理》這個(gè)物理學(xué)的文本出發(fā)到獲得一個(gè)《三體》這個(gè)文學(xué)文本需要經(jīng)過(guò)的途徑變的非常的短，只需要通過(guò)兩次或更少次數(shù)的信息篩選。對(duì)圖書館來(lái)說(shuō)，一方面，學(xué)科間的緊密聯(lián)系，使得圖書館的信息資源相互間的聯(lián)系也進(jìn)一步緊密，如何根據(jù)個(gè)性化推薦實(shí)現(xiàn)資源的導(dǎo)購(gòu)、實(shí)現(xiàn)資源的緊密一體化，以為用戶特別是需要專業(yè)化信息的用戶提供基于用戶學(xué)科文本知識(shí)需求的知識(shí)推薦服務(wù)，將是資源建設(shè)中無(wú)法避免的一大問(wèn)題。另一方面，跨學(xué)科資源獲取的路徑變短，將為圖書館的信息服務(wù)人員，特別是為用戶提供信息服務(wù)的書目推薦人員、信息咨詢館員、學(xué)科館員等提出了挑戰(zhàn)，合理配置館員的學(xué)科背景，通過(guò)培訓(xùn)等教育手段實(shí)現(xiàn)館員學(xué)科知識(shí)的均衡化與合理化，以為用戶提供所需的跨學(xué)科資源信息，也必將成為未來(lái)圖書館館員建設(shè)的一大考慮因素。

3.2 弱化的文本邏輯關(guān)系，強(qiáng)化資源間的知識(shí)關(guān)聯(lián)

個(gè)性化推薦系統(tǒng)在表述上從來(lái)不強(qiáng)化其影響下內(nèi)在的文本內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)關(guān)系，個(gè)性化推薦系統(tǒng)輸出推薦文本的時(shí)候，表述上一般使用“其他的用戶也購(gòu)買了”、“猜你喜歡”等類似說(shuō)法。這些說(shuō)法有很弱的組織結(jié)構(gòu)關(guān)系、邏輯關(guān)系，使得原始文本和被推薦文本之間很難快速的在人腦中被組織進(jìn)原有的知識(shí)體系。這種注重推薦輸出文本結(jié)構(gòu)而不重視推薦文本推薦原因和內(nèi)在邏輯的文本獲得習(xí)慣日益養(yǎng)成，弱化了人們對(duì)文本間邏輯組織，結(jié)構(gòu)組織的需要，呈現(xiàn)出弱化邏輯關(guān)系的特征。這些信息獲取習(xí)慣的養(yǎng)成，也將影響到民眾到圖書館獲取信息的行為和需求，圖書館傳統(tǒng)的編目、分類可能對(duì)用戶來(lái)說(shuō)他們并不掌握，甚至都不曾在資源的檢索中應(yīng)用，進(jìn)一步弱化圖書館所藏文獻(xiàn)文本間的學(xué)科關(guān)系。Worlcat等一站式資源發(fā)現(xiàn)服務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用，已說(shuō)明圖書館注意到了用戶的這些需求，進(jìn)而通過(guò)資源的知識(shí)關(guān)聯(lián)去實(shí)現(xiàn)圖書館的資源組織、資源檢索與資源提供方式。圖書館只有實(shí)現(xiàn)資源的語(yǔ)義開發(fā)與數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，通過(guò)知識(shí)的關(guān)聯(lián)去建立館藏資源、網(wǎng)絡(luò)資源與共享資源的組織結(jié)構(gòu)，進(jìn)而為用戶提供基于知識(shí)組織的知識(shí)服務(wù)，才有可能保持社會(huì)信息存儲(chǔ)中心、服務(wù)中心的社會(huì)地位。

3.3 實(shí)現(xiàn)智能化的信息篩選與一站式服務(wù)

海量的數(shù)據(jù)使得人力的篩選變的有點(diǎn)力不從心，于是信息篩選從復(fù)雜的計(jì)算法和數(shù)據(jù)模型中找到信息篩選的捷徑。兩個(gè)典型的例子就是美國(guó)的《郝芬頓郵報(bào)》和《高客網(wǎng)》在采編新聞時(shí)通常將數(shù)據(jù)作為重要的參考因素，而非編輯的新聞敏感度。這種趨勢(shì)意味著人力在海量信息的沖擊下有時(shí)已經(jīng)無(wú)力承擔(dān)守門人的角色，開始向算法和數(shù)學(xué)模型尋求解決方案。這意味著守門人的權(quán)利開始下放給算法。信息篩選原則被革新。個(gè)性化推薦系統(tǒng)是一種基于海量數(shù)據(jù)模型和復(fù)雜算法的信息篩選系統(tǒng)，它與它具有同類性質(zhì)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)的使用正在一點(diǎn)點(diǎn)改變信息篩選的原則。而圖書館目前提供的個(gè)性化推薦服務(wù)，還并未真正達(dá)到完全的智能化與系統(tǒng)化，根據(jù)用戶的信息定制，通過(guò)E-mail、RSS等途徑或技術(shù)來(lái)實(shí)現(xiàn)是圖書館個(gè)性化服務(wù)的主要實(shí)現(xiàn)方式，而這些方式明顯遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于Amazon長(zhǎng)期堅(jiān)持的計(jì)算機(jī)智能化管理平臺(tái)，因?yàn)檫@種管理平臺(tái)一方面可以積累大量的文本數(shù)據(jù)、用戶習(xí)慣等大量的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)與非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，同時(shí)還可以通過(guò)算法及文本關(guān)聯(lián)模型的改進(jìn)來(lái)實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)性化服務(wù)的效果提升。

4 結(jié)語(yǔ)

個(gè)性化推薦系統(tǒng)是一種基于海量數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)算法的信息篩選方式，并在文本選擇與提取領(lǐng)域得到了廣泛利用，盡管如本文選取的Amazon個(gè)性化推薦系統(tǒng)經(jīng)過(guò)了十余年的發(fā)展與改進(jìn)，已具有了廣泛的成功實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，但隨著社會(huì)計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展與用戶信息行為的變化，個(gè)性化推薦系統(tǒng)還將進(jìn)一步得到發(fā)展，并在文本的組織結(jié)構(gòu)等方面表現(xiàn)出新的特征。圖書館界需注意到這些個(gè)性化推薦系統(tǒng)所表現(xiàn)出的特征，以改進(jìn)自己的個(gè)性化推薦系統(tǒng)，并通過(guò)對(duì)這些互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的個(gè)性化推薦系統(tǒng)特征的分析，去提升、改變自己的館藏建設(shè)、人才建設(shè)與服務(wù)建設(shè)，進(jìn)而推動(dòng)圖書館事業(yè)的發(fā)展。

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