黃瑛+楊維偉

摘要：近年來(lái)，隨著國(guó)家對(duì)教育的重視，圖書館圖書呈線性增長(zhǎng)，借閱者很難從海量的圖書資源中選取有用的信息?；趥€(gè)性化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法有效地解決了這個(gè)問(wèn)題，為了提高推薦的準(zhǔn)確度，引入相似度影響因子，充分考慮不同因素對(duì)推薦結(jié)果影響力的大小。

關(guān)鍵詞：推薦系統(tǒng)；系統(tǒng)過(guò)濾；用戶相似性；影響因子

中圖分類號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1009-3044（2016）28-0088-02

1 背景

協(xié)同過(guò)濾算法給我們的生活帶來(lái)了極大的便利，特別是當(dāng)我們?cè)诰W(wǎng)上購(gòu)物時(shí)，網(wǎng)站總是能推送我們需要的商品，簡(jiǎn)化了購(gòu)物過(guò)程，方便了我們的生活。協(xié)同過(guò)濾算法可以根據(jù)用戶偏好和其他特征為用戶推薦相似物品，面對(duì)海量的圖書館圖書資源，如果可以將協(xié)同推薦算法用于圖書館圖書推薦，將能極大地方便學(xué)生的學(xué)習(xí)生活。

2 相關(guān)工作

以前圖書館推薦算法直接依據(jù)圖書評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)，按評(píng)分高低向用戶進(jìn)行推薦，沒有考慮到用戶的偏好和需求。隨著技術(shù)的發(fā)展，圖書推薦算法也得到了改進(jìn)，目前常用的圖書館推薦算法大致分為三種：

1）基于內(nèi)容的推薦算法：該算法的基本思想是根據(jù)用戶的借閱歷史記錄，分析借閱書籍，提取用戶標(biāo)簽數(shù)據(jù)，然后將用戶標(biāo)簽和圖書標(biāo)簽進(jìn)行匹配，觀察匹配程度，選取前N本圖書，生成圖書推薦列表。

2）協(xié)同過(guò)濾推薦算法：該算法在基于內(nèi)容的推薦算法上進(jìn)一步改進(jìn)，加入相似度概念，考慮有著相似興趣愛好的讀者對(duì)用戶的影響。我們需要計(jì)算用戶相似度，找到與該用戶最相似的top-N用戶，然后分析用戶對(duì)這些相似用戶已借閱讀書的感興趣程度，得到圖書推薦列表。目前有三種常用方法用于計(jì)算用戶之間的關(guān)聯(lián)度。

歐幾里得距離法：將用戶對(duì)讀書的評(píng)分轉(zhuǎn)換成向量的形式，由此我們得到一個(gè)n維的評(píng)分向量，利用歐幾里得公式計(jì)算兩個(gè)向量之間的距離，距離值越小相似度越高，歐氏公式為：

余弦相似性：將用戶評(píng)分看成一個(gè)n維的向量，利用余弦公式計(jì)算兩個(gè)用戶向量夾角余弦值，值越大兩個(gè)用戶就越相似，余弦公式為：

相關(guān)相似性：利用Pearson相關(guān)系數(shù)計(jì)算兩個(gè)讀者之間的相似程度。

3）基于用戶個(gè)性化協(xié)同過(guò)濾推薦算法：根據(jù)高校的實(shí)際情況和需求，應(yīng)運(yùn)而生了一種基于用戶背景的個(gè)性化推薦方法。一般情況下，用戶多會(huì)借閱本專業(yè)的相關(guān)書籍，所以在進(jìn)行推薦的過(guò)程中可以重點(diǎn)考慮相關(guān)專業(yè)同學(xué)的借閱記錄，將他們借閱過(guò)的書籍進(jìn)行重點(diǎn)推薦。

3 基于個(gè)性化的協(xié)同過(guò)濾推薦算法

3.1 圖書初始評(píng)分

每天圖書館會(huì)有大量的新書上線，這些新書由于之前沒有人借閱，需要為這些圖書人為的劃分類別和設(shè)置評(píng)分初值，根據(jù)《中圖法》可以將圖書劃分成不同的22個(gè)大類。

3.2 計(jì)算用戶對(duì)每一類別圖書的偏好

根據(jù)用戶的借閱歷史和歷史評(píng)分，結(jié)合之前的圖書分類數(shù)據(jù)，計(jì)算用戶對(duì)一類書籍的總評(píng)分。用戶借閱不同類別書籍的數(shù)量不同，可以反映用戶對(duì)某類書籍的喜愛程度，為此我們?yōu)橛脩粢言u(píng)價(jià)類別賦予不同的權(quán)重值：。為某類別圖書借閱統(tǒng)計(jì)次數(shù)，為所有借閱圖書的總次數(shù)。由此我們可以計(jì)算出用戶對(duì)該類圖書的評(píng)分，評(píng)分公式為：

表示讀者a對(duì)類別書籍的評(píng)分，i屬于類別的圖書，是用戶對(duì)類別圖書的總評(píng)分。

3.3 根據(jù)用戶偏好，計(jì)算用戶相似度

上一步我們得到了用戶對(duì)圖書類別的評(píng)分，根據(jù)這個(gè)評(píng)分，使用皮爾遜相關(guān)系數(shù)算法計(jì)算用戶之間的相似度，找出用戶的近鄰集合U。皮爾遜相關(guān)性公式為：

M為用戶a和b的共同評(píng)分項(xiàng)，和分別為用戶a和用戶b的平均評(píng)分，利用圖書類別計(jì)算用戶間的相似度可以大大減少計(jì)算量。根據(jù)上式我們得到用戶之間的相似度，依據(jù)相似度大小進(jìn)行排序，選取前N個(gè)用戶作為用戶a的鄰居集合U。

3.4 預(yù)測(cè)用戶對(duì)其他書籍的評(píng)分產(chǎn)生推薦

我們根據(jù)用戶的近鄰集U可以產(chǎn)生圖書推薦列表，為了使推薦列表更準(zhǔn)確，我們引入讀者相似度的影響因子?？紤]到實(shí)際情況，影響因子的主要有用戶專業(yè)、職位和以往評(píng)分準(zhǔn)確度這三個(gè)方面。

1）專業(yè)：

眾所周知，相同專業(yè)的學(xué)生對(duì)書的需求是相似的，所有相同專業(yè)學(xué)生的借閱書籍對(duì)推薦影響較大（），影響因子表達(dá)式如下：

2）職位

學(xué)校內(nèi)老師、研究生和大學(xué)生是借書的主力軍。不同職位的人對(duì)圖書好壞的判讀力是不同的，因此老師對(duì)圖書推薦的推薦影響力應(yīng)該最大。下表中的，，呈現(xiàn)逐漸遞減關(guān)系：

3）歷史評(píng)分準(zhǔn)確度

不同用戶有不同的評(píng)分習(xí)慣，對(duì)圖書評(píng)分的標(biāo)準(zhǔn)不同，為了確保推薦的準(zhǔn)確度，我們引入第三個(gè)影響因子。如果用戶評(píng)分越接近平均分則用戶評(píng)分越準(zhǔn)確，影響因子也就越大，影響因子計(jì)算公式為：

其中S為用戶評(píng)分圖書集，為用戶對(duì)圖書i的評(píng)分，為圖書的平均評(píng)分，max和min分別為圖書i獲得評(píng)分的最大值和最小值。

綜上所述，用戶的綜合評(píng)分影響因子表達(dá)式為：

用戶對(duì)某本圖書的預(yù)測(cè)評(píng)分公式為：

n為屬于U集合的用戶數(shù)量，和分別為用戶a和用戶b的平均評(píng)分，為用戶b對(duì)j圖書的評(píng)分。

由用戶對(duì)某本圖書的預(yù)測(cè)評(píng)分公式，我們得到用戶對(duì)推薦列表內(nèi)每本圖書的預(yù)測(cè)評(píng)分，根據(jù)實(shí)際情況，我們選擇前N本圖書進(jìn)行推薦。

4 結(jié)束語(yǔ)

隨著科技的發(fā)展，推薦系統(tǒng)在我國(guó)得到廣泛使用，圖書推薦系統(tǒng)也逐漸進(jìn)入學(xué)生的學(xué)習(xí)生活。根據(jù)高校的實(shí)際情況，我們提出了一種改進(jìn)的圖書推薦系統(tǒng)，引入影響因子概念，提高推薦準(zhǔn)確度。使學(xué)生在面對(duì)海量的數(shù)據(jù)時(shí)可用更方便地找到符合自己的學(xué)習(xí)資源。

參考文獻(xiàn)：

[1] 劉建國(guó)， 周濤， 汪秉宏. 個(gè)性化推薦系統(tǒng)的研究進(jìn)展[J]. 自然科學(xué)研究進(jìn)展， 2009， 19（1）： 1-15.

[2] 張怡文， 岳麗華， 張義飛. 基于共同用戶和相似標(biāo)簽的好友推薦方法[J]. 計(jì)算機(jī)應(yīng)用， 2013， 33（8）； 2273-2275.

[3] 呂果， 李法運(yùn). 基于改進(jìn)協(xié)同過(guò)濾的移動(dòng)個(gè)性化推薦服務(wù)研究[J]. 情報(bào)探索， 2014（20）： 101-105.

[4] 楊濤， 曹樹金. 圖書館用戶的個(gè)性化服務(wù)需求實(shí)證研究[J]. 大學(xué)圖書館學(xué)報(bào)， 2011（2）： 76-85.

[5] 許文青， 林雙平. 融合熱門度因子基于標(biāo)簽的個(gè)性化圖書推薦算法[J]. 圖書情報(bào)研究，2015（3）： 82-86.

[6] Koren Y. Factor in the neighbors： scalable and accurate collaborative filtering[J]. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data， 2010， 4（1）： 24.