基于多源数据融合的数字图书馆情景化推荐模型研究

文/中国空空导弹研究院 李博

一、多源数据融合的理论基础

（一）多源数据融合的内涵。多源数据融合（Multisource data fusion）是指利用不同的算法工具及数据技术在有效搜集、整理、调查、分析相关数据类型、结构、价值的基础上，使多种来源的数据融合在一起，对多种类型数据进行科学客观的评价与分析，最终获取高价值的信息资源。多源数据融合的目的是将不同种类、不同结构、不同内容的数据进行综合优化处理，汲取不同来源数据的优势功能，从价值稀疏的海量数据中提取出具有统一结构特征，比单一数据更可靠、更有价值、更科学的数据，满足决策管理需要，使面向用户的数据服务更具科学性。

“客至汲泉烹茶，抚琴听者知音。”大智于心，这是你最渴望达到的境界。仅半抹涟漪，便荡漾了千载青花叠韵的细腻流年。青山如黛，云清风白，你曾渴望在“清溪浅水行舟，微雨竹窗夜话”；黄昏轻燕，缈落如烟，你曾渴望在“柳荫堤畔闲行，花坞樽前微笑”；竹林轻蝉，一纸折扇，你曾渴望在“月下东邻吹箫”“乞得名花盛开”。我曾听你说，也许只有像苏子这样，才可以在生命高峰享受盛名，在人生低谷忍受孤寂。

（二）多源数据融合技术与多源数据融合系统。结合目前学者的研究来看，多源数据融合技术是一种针对多种来源数据进行综合分析、计算、挖掘及管理的数据处理技术，通过对数据资源的全面挖掘、分析、整合使数据成为互相联系的有机整体，便于信息分析人员对数据全面掌握。基于多源数据融合技术产生的多源数据融合系统在信息情报机构广泛应用，该系统由两部分组成，分别为数据分布式处理模块和数据识别模块。数据分布式处理模块的功能针对多种结构及类型数据进行分布式处理及融合重构，使用算法工具对多元数据进行深入挖掘，生产出客观准确、科学有效，满足决策服务需求的高价值的信息数据。

（三）多源数据融合的实践意义。多源数据融合技术体现了人们多渠道获取数据、多元化使用的需求，是信息技术发展的实践的成果。图书情报部门经过不断探索与有益尝试，证明了多源数据融合技术的可靠性和优势功能，也彰显出多源数据融合作为新技术的应用价值。这种数据融合技术与传统的数据使用方式有着本质的不同，借助数据分布式处理系统、数据识别系统能精准识别多种数据源，并针对不同数据源数据的结构、类型分析、评价，进行数据融合。在社会实践中，多源数据融合技术能帮助人们挖掘数据价值，发现数据的变化规律，掌握数据的内部关联。

二、基于多源数据融合的数字图书馆情景化推荐模型构建

目前，数字图书馆情景化推荐系统大多是基于用户整体情景感知开展的信息推荐活动，忽视了对用户个性化情景的分析。由此，数字图书馆情景化推荐应在深入分析用户个性化情景的基础上构建情景推荐模型。

（一）个性化情景分析模块。该模块主要功能是从用户全部情景信息中，找到对用户数字阅读影响最大的情景要素，即对用户的个性化情景进行针对性分析，找到用户当前情景的需求点，并对用户的个性化情景信息进行总结，精准判定用户的兴趣偏好。对用户当前情景的感知可使用数字图书馆系统内部的传感器、RFID技术实现。多源数据融合系统对获取的用户信息多角度进行融合，并使用数据库对用户使用系统的日志记录存储，对用户行为数据及情景信息做出评价，数据评价标准首先从用户、数字信息、情景信息各个角度找到信息共性，再结合存储的用户情景数据组成多维情景历史评价数据链实现对用户需求的精准感知与分析，多个角度判定用户行为偏好和阅读习惯。该模块是数字图书馆情景化推荐模型用户情景感知与需求分析的基础，也是多源数据融合的重要数据来源，是数字图书馆情景化推荐模型建立的依据。

（二）多源数据融合推荐模块。多源数据推荐模块是数字图书馆情景化推荐模型最重要的组成部分。该模块首先针对用户使用数字图书馆的情景精准感知，从多种情景信息中分析出用户的个性化情景，得到基于用户个性化情景的多源数据，然后使用算法工具对用户的个性化需求精准分析，围绕用户的情景需求进行多源数据推送，这些多源数据有基于用户个性化情景的时间信息、位置信息、环境信息，也有根据用户情景为用户推荐的信息，包括数字图书馆的日志记录、高频词汇信息，也有最新的数据资源信息等，最大程度上满足用户的个性化需求，实现多源数据融合推荐。

内江高铁站前综合配套项目基坑支护工程施工图设计方案……………………………………………………… 高余波（9-32）

（三）用户与多源数据推荐系统交互模块。用户与多源数据推荐系统交互模块是数字图书馆情景化推荐模型不可缺少的一部分。数字图书馆用户是多元数据推荐系统的服务对象，用户在使用数字图书馆过程中向多元数据推荐系统发出指令，系统根据用户的情景信息向用户精准推送多源数据，用户当前接受服务情节与用户对系统推荐结果的评分及时上传到多源数据仓储中，实现数字图书馆用户服务情景与评分的动态更新。用户与多源数据推荐系统交互模块的功能设置，助力数字图书馆实时把握用户动态，精准分析用户需求，时刻检验系统服务评价结果。

收集到的临床资料可能是零碎的、片面的、混乱的、有矛盾的甚至是错误的，必须经过分析、处理和判断才能使之完整化、真实化、系统化，才能用于临床[7]。例如一位老年患者到口腔科门诊，主诉“牙痛”。口腔科医生做了详细的口腔检查，没有发现异常，就诊断“神经痛”。该患者到另外一个医院口腔科门诊，医生发现患者不是牙痛，疼痛部位在颞颌关节处，每当咬合时发生，而且咬合时可以听到声响。遂诊断“颞颌关节炎”。

三、结语

基于多源数据融合对数字图书馆情景化推荐模型展开研究，有助于改变数字图书馆针对用户整体情景分析的弊端，从多元情景中确定用户的个性化情景，基于多源数据融合技术对用户情景信息进行分析，精准定位用户需求，基于用户情景使用算法工具为用户推荐多源融合数据，促进用户对情景化推荐模型的实时评价，注重动态反馈，实时把握用户动态及情景。