高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统设计

孙健波 （连云港师范高等专科学校图书馆，江苏 连云港222006）

随着Internet网络资源的日益丰富，传统高校图书馆逐渐向数字化、信息化和网络化图书馆转变，越来越多的WEB2．0技术如微博、RSS、WIKI等开始应用到图书馆服务中［1］。图书馆的服务以用户为中心进行职能转变，具体体现在快速阅读检索服务、高效率个性化智能化推荐服务、需求驱动馆藏构建等方面，如何帮助用户从海量数据中快速检索出有价值的信息并主动给出相应的智能化推荐方案已成为重要研究内容。为此，笔者对高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统进行了设计。

1 系统架构和功能

根据目前流行的网页开发技术，采用B／S结构设计高校主动式个性化书籍推荐系统［2］。该系统的需求驱动逻辑功能可以分为5个部分，即用户管理功能、推荐功能、咨询功能、资源检索功能和评价功能 （见图1）。

图1 系统功能图

1．1 用户管理功能

用户管理功能是指提供针对用户个性化信息需求服务以及面向用户提供友好图形使用和信息输入检索界面，具体包括用户注册、用户登录和用户信息管理 （包括用户基本信息显示、用户信息修改、用户研究方向和用户收藏夹等）。

1．2 推荐功能

推荐功能是指采用协同过滤推荐算法构建推荐列表并输出推荐信息，包括用户研究方向、推荐资源管理、推荐结果显示模块、电子邮件推荐和页面定制等功能，由此用户可进行预约、续借等操作。

1．3 咨询功能

咨询功能是指提供在线、实时用户咨询服务。用户可以随时随地通过互联网络接入系统，通过咨询功能进行图书资源相关咨询，也可以通过E－mail将咨询情况发送至用户的注册电子信箱，以便用户查阅和浏览。

1．4 资源检索功能

资源检索功能包括书目检索、分类浏览和期刊导航等。书目检索是指对书目、主题、作者、出版时间等查询字段进行模糊查询，分类浏览是指按科研领域类别分类实现图书资源查询，而期刊导航可以为读者提供相应期刊信息。

1．5 评价功能

用户通过登录后可进行显示或隐式评分，而系统通过协同过滤推荐算法产生书籍推荐清单并通过E－mail发送到用户邮箱，便于用户浏览 （见图2）。

图2 评价流程

2 系统关键功能设计

2．1 书籍推荐功能

系统利用用户注册信息、用户研究方向、用户收藏夹对用户进行建模，通过Slope One协同过滤推荐算法［3］产生推荐图书资源列表并向用户推荐相应书籍，如图书A是否适合推荐给用户α，系统先计算图书A和图书B之间的平均评分差值X，再通过用户α对图书B的打分计算相应的推荐值，最后利用推荐值的高低来选择要推荐的图书。

图书的Slope One推荐算法如下［4］：

DiffStorage diffStorage＝new MemoryDiffStorage（model，Weighting．UNWEIGHTED，false，

Long．MAX＿VALUE））； ／／计算线性关系模型

DiffStorage diffStorage＝ new MySQLJDBCDiffStorage （model）；

Recommender recommender＝new SlopeOneRecommender（model，Weighting．WEIGHTED，

Weighting．WEIGHTED，diffStorage）； ／／数据库产生推荐列表项

推荐图书部分JSP页面显示代码如下：

List＜String＞books＝new Array List＜String＞ （）； ／／加载推荐图书列表项

books．add （id）；

books．add （bookname）；

books．add （isRem）；

books．add （detail）；

for（Iterator＜String＞iter＝books．iterator（）；iter．has Next（）；）｛ ／／迭代循环显示图书列表

String ［］book＝iter．next（）；

rembookslistshow （book）；

｝

2．2 书目检索功能

系统在提供书目检索功能时，用户通过输入检索字段选择相关选项并填写检索关键字来进行检索。同时，系统支持多条件检索功能，可使用AND和OR等逻辑关系组配查询表达式。

书目检索功能部分代码如下：

String bookname＝request．getParameter（“txtserach”）；

rs＝sql．executeQuery（“select＊from books where”＋pm1＋like’“＋’%’＋key1＋’%’＋ “’”；）； ／／模糊查询

3 结 语

由于传统高校图书馆没有对用户信息没有进行科学分析和归纳总结，因而其便利性和实效性比较差。针对上述状况，根据用户的兴趣特点、专业特长、借阅主题领域和借阅浏览行为等设计了高校图书馆主动式个性化书籍推荐系统。实际应用表明，该系统能够准确定位用户的阅读兴趣领域，有效减少用户查询和检索信息的时间，因而能更好地为用户提供主动式个性化服务。

［1］单蓉 ．个性化系统中一种新的用户兴趣模型的建立 ［J］．科学技术与工程，2009，9（5）：1671－1675．

［2］刘鲁，任晓丽 ．推荐系统研究进展及展望 ［J］．信息系统学报，2008，2 （1）：82－90．

［3］黄希全 ．数字图书馆推荐系统中用户偏好的建模方法 ［J］．情报杂志，2006（1）：28－30．

［4］林霜梅，汪更生，陈弈秋 ．个性化推荐系统中的用户建模及特征选择 ［J］．计算机工程，2007（17）：196－198．