連鍥

摘 要：高校圖書館館藏資源日益豐富，傳統(tǒng)的圖書檢索功能已經(jīng)無法滿足讀者的需求，主動(dòng)推送所需資源是提高圖書館服務(wù)質(zhì)量的重要途徑。文章根據(jù)讀者的專業(yè)、年級等特點(diǎn)，根據(jù)興趣漂移理論，設(shè)計(jì)了一個(gè)符合高校讀者借閱行為的興趣模型，利用遺忘曲線來動(dòng)態(tài)調(diào)整模型中項(xiàng)目和項(xiàng)目權(quán)重，解決了讀者興趣的更新和存儲。實(shí)驗(yàn)表明，這種建模方法能提供較為精確的讀者興趣描述，將其與協(xié)同過濾算法相結(jié)合可以產(chǎn)生較為準(zhǔn)確的圖書項(xiàng)目推薦。

關(guān)鍵詞： 高校圖書館；個(gè)性化推薦系統(tǒng)；協(xié)同過濾；興趣模型

中圖分類號： TP311.13 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1673-8454（2018）10-0087-03

一、高校圖書館推薦系統(tǒng)現(xiàn)狀

個(gè)性化推薦技術(shù)在1990年代一經(jīng)提出，國外就開始嘗試應(yīng)用于數(shù)字圖書館的個(gè)性化推薦服務(wù)。受到亞馬遜、Yahoo等大型電子商務(wù)網(wǎng)站個(gè)性化服務(wù)成功應(yīng)用的啟發(fā)，一些國外高校經(jīng)過多年廣泛的研究和實(shí)踐，紛紛建立了Mylibrary。其中比較典型的有美國Cornell University圖書館Mylibrary@ cornell和North Carolina State University圖書館的Mylibrary@NCState[1]。Mylibrary@ cornell系統(tǒng)于1999年正式上線，該系統(tǒng)已經(jīng)發(fā)展成為數(shù)字化圖書館個(gè)性化推薦服務(wù)的原型[2]。近年來，我國高校圖書館加強(qiáng)了對個(gè)性化推薦技術(shù)和服務(wù)的研究。2000年初，國家社科資金項(xiàng)目資助并由北京大學(xué)承擔(dān)了——“基于Web的數(shù)字圖書館定制系統(tǒng)”。中國人民大學(xué)的數(shù)字圖書館Kingbase DL，通過記錄和分析用戶描述信息，構(gòu)建讀者概貌，進(jìn)而產(chǎn)生與之匹配的圖書推薦[3]。國家科學(xué)數(shù)字圖書館對北卡羅萊納州立大學(xué)Mylibrary@NCState進(jìn)行了二次開發(fā)[4]。

二、高校讀者興趣模型

1.高校讀者借閱行為模式

高校圖書館是學(xué)校的文獻(xiàn)信息中心，其目標(biāo)是滿足讀者信息需求。讀者在圖書館的借閱行為直接反映了讀者的閱讀興趣情況，因此，研究當(dāng)代大學(xué)借閱行為模式對圖書館開展推薦服務(wù)有著直接意義。

（1）讀者借閱的動(dòng)機(jī)

首先，輔助學(xué)業(yè)的需要。筆者在本校和兄弟院校調(diào)研中發(fā)現(xiàn)許多大學(xué)生到圖書館借閱目的明確，就是輔助課業(yè)學(xué)習(xí)，在讀者借閱中占最大比重；其次，求職的需要。大學(xué)生畢業(yè)后選擇進(jìn)入社會(huì)時(shí)面對一個(gè)直接的課題就是求職。當(dāng)今社會(huì)競爭激烈，他們在大學(xué)內(nèi)對專業(yè)知識和技能方面作為必要的準(zhǔn)備，因此與之相關(guān)的圖書借閱頻次也是蠻高的。最后，滿足興趣愛好和娛樂生活的需要。興趣愛好包括語言文學(xué)、攝影、音樂、繪畫、各種體育項(xiàng)目等，因此這些圖書借閱比例也是比較高。

（2）讀者借閱行為模式研究

筆者分析了上海財(cái)經(jīng)大學(xué)圖書館信息借還系統(tǒng)中2011-2017年每年9月1日到12月30日當(dāng)年入學(xué)新生的借閱歷史記錄和文獻(xiàn)查閱中國部分高校圖書館借閱情況，得出當(dāng)代大學(xué)生借閱行為中的一些共性規(guī)律，發(fā)現(xiàn)了現(xiàn)階段大學(xué)生借閱的一些特點(diǎn)。大學(xué)生的借閱狀況受到年級、學(xué)科、讀者類型等因素影響。

2.高校讀者興趣模型

借此共性特點(diǎn)解決“新用戶”的問題。新生進(jìn)校后，專業(yè)、學(xué)科等信息能夠被直接獲取，用聚類的方法，推薦系統(tǒng)能夠方便的建立用戶描述文件。在讀者使用的初期，系統(tǒng)依據(jù)初始的描述文件中群體讀者興趣信息來提供服務(wù)，并且在讀者不斷使用系統(tǒng)的過程中收集和分析用戶行為數(shù)據(jù)，主要是讀者對圖書的借閱數(shù)據(jù)。系統(tǒng)根據(jù)這些數(shù)據(jù)不斷地預(yù)測用戶的興趣狀況，包括推斷新的興趣愛好、已有興趣權(quán)重的動(dòng)態(tài)變化等。讀者對系統(tǒng)的使用過程就是讀者興趣模型動(dòng)態(tài)更新的過程，初始時(shí)讀者得到的是一個(gè)群體共同興趣模型，隨著讀者對系統(tǒng)的不斷使用，模型將會(huì)越來越“個(gè)性化”，并最終形成與讀者借閱行為匹配的興趣模式。

（1）讀者初始興趣模型的創(chuàng)建

當(dāng)一個(gè)新生入學(xué)時(shí)，系統(tǒng)無法獲得新讀者的興趣狀況，也就不能對其產(chǎn)生有效的推薦。但高校課程教學(xué)計(jì)劃在一段時(shí)間內(nèi)具有連續(xù)性，并且通過前面讀者借閱行為模式分析，知道歷年來高校同一學(xué)院的新生讀者在借閱規(guī)律上有一定的相似性，因此本文創(chuàng)新地提出用歷年新生借閱記錄統(tǒng)計(jì)評價(jià)來表征讀者的初始興趣情況。讀者借閱記錄能較好地反映讀者興趣的變化，當(dāng)讀者借閱某類圖書時(shí)，說明該讀者對此相關(guān)的興趣產(chǎn)生聯(lián)系。本文使用向量空間模型來建立用戶的興趣模型，即讀者借閱了f（經(jīng)濟(jì)）、t（工業(yè)技術(shù)）類圖書，則用戶的初始興趣集合表示為{f、t}。通過對上海財(cái)經(jīng)大學(xué)2011年至2017年新生的借閱記錄分析，結(jié)合學(xué)科分類，利用中圖法22個(gè)基類概念表示讀者的興趣，計(jì)算出各學(xué)院新生的主要借閱類別在借閱總數(shù)中的比重，并以此確定對應(yīng)的興趣權(quán)重值。將初始興趣集合與對應(yīng)的權(quán)重值結(jié)合，最終生成讀者的初始興趣描述文件：F={w1，t1，（w2，t2）…（wn，tn）}，其中n為興趣數(shù)，ti為興趣圖書分類，wi是對應(yīng)的興趣權(quán)重值。

（2）讀者興趣模型的更新

由于讀者的興趣不是固定不變，一個(gè)好的興趣模式應(yīng)該能夠迅速地捕捉讀者興趣的變化，并及時(shí)調(diào)整。根據(jù)讀者的借閱行為，本文在更新讀者的興趣模型時(shí)，采用下面的策略：

① 興趣項(xiàng)的減弱策略

當(dāng)讀者多次借閱中，興趣模型某些類別圖書均沒有被借閱到，則表示讀者對這些項(xiàng)目的興趣度在下降。需要調(diào)整讀者的興趣模型，其相應(yīng)的興趣權(quán)重值應(yīng)減小。

遺忘曲線模擬人的記憶模式和行為習(xí)慣，更貼近讀者興趣的真實(shí)表達(dá)，本文采用其函數(shù)來調(diào)整興趣項(xiàng)的權(quán)重：wi=wi0e-0.2（1+2+…j），其中wi0是第i項(xiàng)分類興趣的初始權(quán)重，j∈（1…n），表示在時(shí)間點(diǎn)n時(shí)項(xiàng)i類目圖書距離最近一次出現(xiàn)時(shí)的間隔。根據(jù)趙家輝在《個(gè)性化信息服務(wù)中的用戶興趣遷移研究》中的分析，結(jié)合筆者工作經(jīng)驗(yàn)，遺忘速度取0.2（1+2+…+j）值能較好地?cái)M合讀者認(rèn)知的遺忘曲線[5]。

② 興趣項(xiàng)的新增策略

讀者借閱某類圖書時(shí)，下次借閱該類圖書可能性較高。因而當(dāng)讀者借閱了某類不在描述文件中的圖書，表示讀者有新的興趣項(xiàng)產(chǎn)生。

新出現(xiàn)項(xiàng)歸屬為短期興趣，本文假設(shè)新項(xiàng)目經(jīng)過兩次遺忘后就會(huì)低于剔除閥值，則新項(xiàng)目權(quán)重值要小于0.1÷e-0.2（1+2）=0.18，本文權(quán)重設(shè)置為0.15，從而將項(xiàng)目從興趣模型中刪除，符合短期興趣快速變化和易遺忘的特征。

③ 興趣項(xiàng)的加強(qiáng)策略

如果讀者在一定時(shí)間段內(nèi)頻繁借閱某類圖書，也就表現(xiàn)出讀者對對應(yīng)項(xiàng)目感興趣程度在提高，該類圖書對應(yīng)的興趣權(quán)重值應(yīng)增加。本文假設(shè)興趣加強(qiáng)是第一次興趣遺忘的逆過程，即加強(qiáng)系數(shù)為1.22（e0.2），也就是說本期的權(quán)重Wj=1.22Wj-1。

④ 興趣項(xiàng)的保持策略

當(dāng)讀者在一段時(shí)間段沒有借閱行為發(fā)生時(shí)，則用戶的興趣模型仍然保持不變，無需進(jìn)行更新。

⑤ 興趣項(xiàng)的剔除策略

當(dāng)讀者的興趣模型中某一興趣項(xiàng)在多次借閱行為中都沒發(fā)生，其興趣權(quán)重值根據(jù)減弱策略不斷調(diào)整小于一定閥值時(shí)，我們可以認(rèn)為讀者已“遺忘”該興趣項(xiàng)，本文取0.1閥值。

三、基于項(xiàng)目（圖書）協(xié)同過濾推薦功能設(shè)計(jì)

1.圖書館圖書推薦功能分析

在圖書館信息管理系統(tǒng)中，有每個(gè)讀者的詳細(xì)借閱記錄。系統(tǒng)后臺將記錄經(jīng)過抽取、轉(zhuǎn)換、加載入數(shù)據(jù)庫，并進(jìn)行分析。前端在線提供給讀者個(gè)性化的推薦功能，主動(dòng)推送符合讀者需求的圖書，借此提高圖書館圖書資源的利用率。

（1）圖書館圖書推薦功能設(shè)計(jì)系統(tǒng)分析

系統(tǒng)服務(wù)對象：由于上海財(cái)經(jīng)大學(xué)在校博士樣本少，在一定時(shí)期借閱統(tǒng)計(jì)沒有體現(xiàn)類別共性規(guī)律。所以本文設(shè)計(jì)推薦服務(wù)對象設(shè)定為在校本科生和碩士生。

系統(tǒng)功能描述：根據(jù)圖書館信息管理系統(tǒng)運(yùn)行的特點(diǎn)，可以將推薦功能分為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護(hù)、圖書評價(jià)數(shù)據(jù)維護(hù)、推薦算法模塊和模型更新四個(gè)部分：

基礎(chǔ)數(shù)據(jù)維護(hù)：包括讀者信息、圖書信息管理、圖書評價(jià)數(shù)據(jù)維護(hù)等。

推薦算法模塊：包括讀者推薦信息、推薦策略管理等。

模型更新：包括評分信息收集和更新、讀者初始模型個(gè)性和本人興趣模型更新等。

2.圖書館推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)

學(xué)校圖書館個(gè)性化推薦系統(tǒng)在收集各學(xué)院新生借閱規(guī)律基礎(chǔ)上，構(gòu)建讀者初始興趣模型，并分析讀者對圖書的評價(jià)信息，在推薦算法的幫助下選擇讀者可能感興趣的圖書產(chǎn)生推薦。系統(tǒng)從讀者的借閱記錄中不斷學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)校正讀者的興趣模型，從讀者圖書評價(jià)記錄中不斷學(xué)習(xí)，及時(shí)改變推薦類別中圖書排序。從而保證下一次產(chǎn)生的推薦結(jié)果更符合讀者的個(gè)性需求，最終提高推薦的準(zhǔn)確性。

本推薦系統(tǒng)算法功能的具體操作過程如下：①按照中國圖書分類法，將圖書館館藏資源分為22個(gè)類目。②對每個(gè)類目，由讀者對圖書評價(jià)構(gòu)成評分?jǐn)?shù)據(jù)矩陣，評分可以設(shè)定為1-5五個(gè)等級，數(shù)字越高表示讀者對圖書評級越高。讀者的評價(jià)圖書數(shù)量越多，評分矩陣越完整，由此產(chǎn)生的推薦結(jié)果就越準(zhǔn)確。③使用Apache Mahout機(jī)器學(xué)習(xí)工具實(shí)現(xiàn)基于項(xiàng)目的Slope one協(xié)同過濾推薦，其中有些沒有對任何圖書評價(jià)的讀者使用圖書評價(jià)的平均值來表征讀者的評價(jià)。④將針對讀者的推薦結(jié)果以頁面形式在讀者個(gè)人系統(tǒng)中輸出。

3.圖書協(xié)同過濾推薦算法的實(shí)現(xiàn)框架

分析各時(shí)間點(diǎn)內(nèi)讀者借閱記錄，當(dāng)有記錄發(fā)生時(shí)，推薦系統(tǒng)根據(jù)借閱圖書種類動(dòng)態(tài)修改興趣模型，調(diào)整模型的項(xiàng)目類和項(xiàng)目權(quán)重值，最終導(dǎo)致對讀者推薦的圖書類別和對應(yīng)推薦數(shù)量產(chǎn)生變化。當(dāng)讀者評價(jià)某本圖書時(shí)，系統(tǒng)收集讀者對圖書的評價(jià)矩陣，調(diào)用推薦算法模塊，運(yùn)算完成后調(diào)整該類別圖書的推薦順序。最終結(jié)果將以頁面的形式呈現(xiàn)給讀者。

四、實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

為了驗(yàn)證上述讀者興趣模型以及推薦系統(tǒng)的有效性，論文抽取了12位讀者（涵蓋4個(gè)學(xué)院，本科生和碩士兩種類型）來實(shí)際進(jìn)行評價(jià)。根據(jù)每個(gè)樣本讀者具體的借閱記錄，為每個(gè)讀者推薦20本書，并讓他們評價(jià)是否對推薦圖書有興趣。之后使用最常用查準(zhǔn)率（precision）來驗(yàn)證推薦質(zhì)量。查準(zhǔn)率表達(dá)式precisiona/sum，其中a是推薦成功的圖書數(shù)量，sum是推薦的圖書總數(shù)。反饋結(jié)果表明，12位讀者之間評價(jià)的查準(zhǔn)率差別比較大，平均值為70.4%。發(fā)現(xiàn)不同類型讀者的推薦效果也不同，碩士群體平均值為73.6%，本科群體是66%。原因應(yīng)該是碩士群體關(guān)注面比較集中，推薦效果比較理想；而本科群體閱讀比較分散，推薦成功率不高。

本文對基于興趣漂移和協(xié)同過濾的高校圖書館推薦系統(tǒng)進(jìn)行了詳細(xì)的討論和分析，得出如下結(jié)論：與傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)相比，本文推薦系統(tǒng)可動(dòng)態(tài)跟蹤用戶的興趣改變。用戶興趣的漂移是傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)較難解決的問題，本推薦系統(tǒng)基于興趣漂移理論來動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶的興趣模型，較好地解決了這個(gè)問題。

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（編輯：魯利瑞）