高校图书馆个性化图书推荐系统设计

徐恩元

(菏泽家政职业学院 山东菏泽 274300)

随着信息技术的不断发展和进步，高校图书馆也开始利用信息技术构建多种类型的服务体系，以满足读者的个性化阅读需求。文章针对高校图书馆个性化图书推荐系统设计问题展开分析和探究，希望能够更好地解决个性化服务过程中所遇到的各类问题，提高图书馆的利用率，保证图书馆所采购的书籍更加受读者欢迎，实现图书馆与读者的良性互动。

1 当前图书馆系统存在的问题

1.1 系统结构设计不合理

在信息化时代背景下，我国各大高校为了更好地发挥图书馆作用，都积极对图书馆功能进行延伸，设计了图书馆系统，但是，各高校在图书馆建设领域的投入有显著差异。部分高校资金并不雄厚，用于发展图书馆的资金有限，这就导致图书馆系统结构设计不够科学合理。例如：图书馆系统的设计布局比较混乱，读者在进行信息检索时，存在有检索速度慢、检索数据偏少、相关性差等问题。系统存在的问题对读者使用图书馆网站学习是极为不利的，学习效率因此下降，体验感不理想；同时，在使用系统查找各类文献资料时，所花费的时间比较长且效果不理想。该状态长时间持续，就会对读者的使用体验感产生不良影响，部分读者甚至会弃用系统，这样系统的实用性将会大幅度下降[1]。

1.2 高校图书馆的个性化服务程度低

高校图书馆系统设计并非一项简单的工作，在设计之初就需要考虑读者的需求、图书馆馆藏以及资金等方面的因素。系统必须要由专业人员参与设计，而且在具体应用过程中还需要专业人员予以维护，要定期对系统功能进行优化更新，这样才能保证系统效用充分有效发挥出来。现如今，我国大部分高校在设计图书馆系统时，从个体层面出发考虑问题的频率不高，通常都是从整体角度出发考虑问题，系统主要提供的是文献信息汇总、文献查询等常规化功能，对数据挖掘的关注度不高，部分资金有限的高校甚至没有引入相关系统，这些都极大地制约了系统的发展和进步。

2 图书馆推荐系统概述

所谓的图书馆推荐系统就是利用输入的历史数据对读者的阅读兴趣及偏好等进行预测分类，然后在此基础之上为读者推荐其可能会喜欢的书目，提供更加具有个性和针对性的推荐服务。读者的行为评估是推荐系统构建的基础所在。推荐系统先是挖掘读者的日常阅读行为数据，然后对数据进行对比分析，评估读者可能会喜欢的书目，并将所预测的结果以某种形式推荐给读者，如图书馆服务平台推送、短信推送、邮件推送等。推荐系统的主要功能是联系读者并传递各类信息，一方面需要帮助读者自主发现自己感兴趣、有价值的信息；另一方面则是保证各项信息能及时、快速地展现在对此感兴趣的读者面前，这样可以实现双向共赢[2]。

一般来说，推荐系统包括记录模块、模型分析模块和推荐算法模块三大部分。行为记录模块主要负责记录和整理读者的行为信息；模型分析模块主要是对读者的兴趣爱好进行挖掘；推荐算法模块则是整个系统中最为核心的部分，在行为记录模块与模型分析模块工作完成后，需要通过专用的算法对相应的数据进行分析处理，这样推荐系统才能顺利运转。文章研究的行为记录模块主要是针对图书馆日志中所记录的读者借还图书数据、查询数据等，通过针对这些数据整理分析，对图纸的阅读兴趣爱好画像；模型分析模块则是结合读者行为数据来分析挖掘读者的借阅爱好以及图书的借阅率；最后通过推荐算法模块来构建图书馆的个性化推荐系统原型。

3 个性化图书推荐系统的设计原则

文章研究的个性化图书推荐系统主要是针对读者设计的，因此在系统构建过程中需要重点关注读者的阅读需求。读者阅读行为及需求主要可以通过系统所存储的数据进行分析，如读者平时借阅最多的书籍种类、借阅频率、还书频率等，通过这些行为信息进行深入挖掘分析，从而结合不同类型读者制定个性化的推荐服务，同时还可以为图书馆管理人员提供图书采购方面的推荐服务。为了更好地展现系统作用，该研究所设计的系统主要具有以下方面的突出特性。

3.1 易用性

此系统的设计简单易用，读者只需要输入读者证号或者学号就可以接受图书馆所提供的个性化服务。而对于图书管理员来说，其可以快速地了解到读者需要的以及借阅量大的图书[2]。

3.2 完整性

此系统能够完整地收录图书的各类信息，更加方便用户对图书进行查找和分析，如图书信息包含有图书的名称、编号以及出版社等，而读者信息则包含有读者的专业、性别、年龄等内容。

3.3 可扩展性

高校师生在校园内并非一成不变的，数据更迭是在所难免的。在系统具有可扩展性功能的情况下，可以及时更新各类数据。针对一些已经被淘汰的图书，离校毕业生读者身份的变更等各类数据也可以及时快速地更新，这些都可以有效地满足读者的个性化借阅需求，可以更好地发挥图书馆功效[3]。

3.4 开源性

此系统的设计采用了LAMP技术，也就是基于Linux操作系统、Apache 网页服务器、MySQL 数据库管理系统和PHP程序模块的联合平台。LAMP技术最为突出的优势就是开源性，其可以较好地与其他系统兼容，管理员可以结合实际需要，随时随地对其中的数据代码进行修改、复制等操作，这样一来，可以保证系统更加稳定高效运行，可以更好地解决系统所遇到的各类问题。

3.5 交互性

此系统是可视化的交互式界面，读者与管理者均可以实现人机交互，在登录系统之后可以快速地输入自己想要搜索的信息并进行检索。而且随着技术的不断发展和进步，系统的登录也不再局限于传统计算机，其还可以在各种电子设备终端中登录，如手机、iPad等，这样可以更好地满足读者多元化阅读需求在借阅或者检索图书时，读者无须前往图书馆，不仅可以借阅纸质书籍，还可以借阅电子书籍，可以充分利用碎片化时间进行阅读。

4 功能分析与设计

4.1 系统目标

为了更好地发挥图书馆效用，为读者提供更加具有个性化、针对性的图书阅读服务，打造合适的图书推荐系统，该系统在具体设计环节，有以下几个目标。

4.1.1 实现基于RBAC模型的读者权限控制管理机制在该模型的支持下，可以对系统的功能模块进行更加科学合理的管控，可以结合实际使用需要划分不同的角色，并且为角色提供不同类型的操作权限，系统权限的可控性和灵活性将会大幅度提升。

4.1.2 具有相关数据导入的功能

数据导入是个性化图书推荐系统得以运行的关键所在。后台正是借助导入的数据对各类信息进行评估和分析，了解哪些信息是有价值的，哪些是无用的，然后借助这些信息对用户需求进行分析，如导入的读者信息、图书信息、借阅信息等均可以为数据分析提供有价值的帮助。

4.1.3 具有热度排行榜功能

结合导入的信息，可以了解哪些类型的图书是读者最喜欢借阅的，评估借阅频次的高低，然后在此基础之上形成热度排行榜，通过排行榜可以让读者与管理人员准确获取图书馆的主流信息，让他们根据榜单快速获取有价值的内容，分析哪些书籍对于自身专业素养提升是有所帮助的，这样可以有效将图书馆盘活，使图书的作用价值充分发挥出来。

4.1.4 冷门排行榜功能

图书馆内图书数量众多，除了读者喜欢、经常借阅的图书之外，还有一些并不是十分受欢迎的书籍，它们被借阅的频次比较低，受众偏小。在图书推荐系统成功搭建之后，也可以借助所导入的数据信息，快速生成冷门排行榜，排出借阅最少的图书、借阅次数最少的院系名单、借阅次数最少的专业名单，以及完全没有借阅过的图书清单。这些数据的产生可以帮助图书馆进行筛选，及时更换一些已经过时、老旧的图书，为图书馆确定采购图书种类提供更加科学合理的决策，更好地优化采购质量，保证学校的图书采购资金能够最大限度地发挥作用和价值[4]。

4.1.5 读者图书推荐功能

图书推荐功能是在算法技术的基础之上诞生的，该功能可以根据读者的阅读偏好，推荐读者喜欢的书目，这一功能运用得当的情况下可以降低读者在阅读时查阅各类图书的频率，减少不必要的时间消耗，可以更好地为读者提供图书阅读服务需求，保证图书馆的每本书都能够被充分阅读，图书馆的“第二课堂”价值得以更好发挥[5]。

4.1.6 图书采购推荐功能

该功能的设置就是为了让读者在图书馆采购时能够充分参与其中，提交相应的采购信息，使采购的图书可靠性更高，满足图书阅读需要。

4.2 功能设计

个性化图书推荐系统相较于传统的读书系统来说存在有显著的差异，其更加追求用户的个性化需求，其设置了多个功能和类别，具体情况如图1所示。

图1 个性化图书推荐系统功能框架结构图

4.3 功能实现

4.3.1 数据导入

数据导入是系统后期一系列功能得以成功落实的基础，通过对大量的阅读以及用户数据进行导入，系统后台管理者得以充分了解读者的各项阅读数据情况，然后为各项个性化功能的提供做好充足的准备，其具体情况如图2所示。

图2 个性化图书推荐系统数据导入流程

在具体的数据导入环节，需要注意的是导入之后，还需要对数据进行核对，查看数据是否真实可靠、是否具备应用价值，如果所导入的数据不真实，也会对系统的功能效用发挥产生干扰和影响[6]。

4.3.2 排行榜的实现

在有了院系、专业、图书及图书借阅等大量数据的基础之上，设计的系统进一步对相关数据进行深入挖掘和分析，最终形成了多元化的排行榜，系统暂定了以下类型的排行榜，即热门图书排行榜、热门读者排行榜、热门院系排行榜、热门专业排行榜、冷门专业排行榜等10个排行榜，后期可以结合实际需要对榜单进行删减或者拓展。榜单设置的主要目的就是为了更好地满足读者的多元化阅读需求，并不断对系统功能进行优化和调整，保证个性化功能落实[7]。

4.3.3 个性化图书推荐

每个读者的阅读偏好不同，他们的阅读偏好存在显著性差异，该研究所探索的聚类和关联规则算法对用户的阅读偏好进行分析，用户在登录平台之后，根据读者日常的阅读需求，可以定期为读者推荐可供阅读的图书类型，用户的个性化需求得到了更好的满足。关联个性化图书推荐的重点则表现在关联性上，即生成的推荐图书清单彼此之间关联紧密[8]。

5 总结

个性化图书推荐系统的建设是高校图书馆未来发展的重要趋势，现如今随着信息技术的不断发展和完善，人们的生活与信息技术的联系可谓越来越密切。当然，做好高校图书馆个性化图书推荐系统设计显然也并非一朝一夕的事。在未来，要想更好地发挥出图书馆个性化图书推荐系统的效用，使图书馆的作用更加凸显，还需要从以下方面着手进行优化。

5.1 进一步做好读者群体特点分析

结合系统的功能分布来看，其功能呈现出多样化的特征，要想使系统功能更好地发挥出来，还需要进一步做好读者群体的调查研究工作，对于读者信息收集越完善，对于后期个性化图书推荐系统各类功能的完善和优化也就越有利。

5.2 提高图书借阅率

图书馆内的图书只有被更多读者所借阅，具有较高的借阅率，才能更好地展现图书馆的作用与价值，更好地为高校师生提供服务。借助高校图书馆个性化图书推荐系统可以更加深入地了解读者的阅读偏好，使高校图书馆的管理及采购等工作从随意朝着科学化、合理化的方向发展。图书馆所采购的图书都是用户感兴趣的，这样读者借阅图书的积极性也就更高了，可以不断优化图书馆的图书质量。

5.3 提高读者的到馆率

高校图书馆承担着多种功能，既是学生自习的场所，也是图书借阅的场所。因为学生考研、考公等需要，高校图书馆的自习室通常人满为患，但是同时到图书馆借阅书刊的人数却有所减少。因为在信息化时代背景之下，人们阅读图书的方式更加多元，许多图书无须到图书馆借阅，通过电子设备就可以随时随地阅读相应图书，读者可以利用碎片化的时间进行阅读，阅读更加自主，而当前高校图书馆却很难满足这一需求，在借阅纸质书籍时超过还书期限或者是出现其他方面的问题，就需要赔偿，借阅的自由度不高，而且在图书馆内借阅检索一般书籍需要花费较长的时间，这也在一定程度上降低了学生的借阅积极性。由于系统具有读者推荐功能，可以从读者的角度出发立足读者的需求推荐具有价值的书目，这样读者可以在最短时间内找到自己感兴趣的图书，图书馆阅读服务更加人性化、理想化，读者的到馆率自然会大幅度提升。

5.4 有助于馆藏结构的调整

该推荐系统为了保证每一本书都被充分有效利用，因此设置了冷门与热门图书功能，可动态化了解是用户喜欢图书的种类，便于馆方及时更换用户不喜欢的图书，这样既可以减少对馆藏面积的占用，同时还可以避免后期再购买同类型的书籍而导致的图书馆资金浪费。

6 结语

总而言之，高校图书馆个性化图书推荐系统设计绝非一项简单的工作，图书馆需要立足长远，从多元化的角度考虑和分析系统应当具备哪些功能，如何有效满足读者的需求，以保证系统的优越性。在系统设计过程中还需要注意到，系统并非一成不变，其功能需要不断拓展、优化和完善，否则系统效用就难以充分、有效发挥出来，这样势必会对系统使用效果产生干扰和影响。